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卷积层+池化层+全连接层训练Mnist数据

移动开发 2020-01-10 21:40:29 阅读次数: 0

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卷积层+池化层+全连接层训练Mnist数据

【数据】卷积层和池化层

全连接层解决MNIST

全连接层、卷积层、池化层

10.2 Caffe学习与应用 -训练（卷积层参数、池化层参数、学习率、正则化）

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卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层（转载）

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卷积层与池化层

基于深度学习和迁移学习的识花实践——利用 VGG16 的深度网络结构中的五轮卷积网络层和池化层，对每张图片得到一个 4096 维的特征向量，然后我们直接用这个特征向量替代原来的图片，再加若干层全连接的神经网络，对花朵数据集进行训练（属于模型迁移）

【keras模型查看】（卷积层、池化层、全连接层、Batchnorm层）参数个数、乘法次数

2个（隐藏层+池化层）+全链接层及保存暂停后可继续训练，64个输入，2个输出

cifar10,简单设计的6层卷积，2层全连接，3个池化网络模型，初手小白搭建，测试集误差不好只达到75%，训练集误差99%，作为学习记录，有问题欢迎大家纠正

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