卷积神经网络的进一步理解
最近又再次学习了一些卷积神经网络，有了一些深层的理解 1、工具安装 安装tensorflow和keras又花了一番功夫，找到了一篇还不错的安装博客，链接如下： Anaconda下安装Tensorflow和Keras的安装教程 现在使用比较多 值得注意的是 我们使用anaconda进行安装，因为keras还需要这几个库的支持，然后再安装上面链接的那一篇博客安装。 pip install numpy pip install matplotlib pip install scipy pip install tensorflow pip install keras 2、理解和感悟 (1) 优化器Optimizer 其中，优化器有以下这些 深度学习——优化器算法Optimizer详解（ BGD 、 SGD 、 MBGD 、 Momentum 、 NAG 、 Adagrad 、 Adadelta 、 RMSprop 、 Adam ） 当然比较常用的是SGD，即随机梯度下降算法。 随机梯度下降b站教程 (2)Alex经典cnn网络 AlexNet的整个网络结构就是由5个卷积层和3个全连接层组成的，深度总共8层 # 导包 import keras from keras . models import Sequential from keras . layers import Dense ,