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用“Keras”11行代码构建CNN

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 卷积神经网络(CNN)是一种特殊的深层的神经网络模型,为什么说它是特殊的神经网络模型呢?一是它的神经元间的连接是非全连接的,另一点是因为同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的。它的这些特点成功的降低了网络模型的复杂度以及减少了权值的数量,这也使得它的网络结构更类似于生物神经网络。今天我们就来用keras来实现CNN,keras是基于Theano和TensorFlow的深度学习库。 我曾经演示过如何使用TensorFlow创建卷积神经网络(CNN)来对MNIST手写数字数据集进行分类。TensorFlow是一款精湛的工具,具有强大的功能和灵活性。然而,对于快速原型制作工作,可能显得有些麻烦。Keras是一个运行在TensorFlow或者Theano的更高级别的库,旨在流线化构建深度学习网络的过程。事实上,在上一篇TensorFlow教程中,TensorFlow大约需要42行完成的内容,在Keras中只需11行就可以完成类似的功能。接下来我将向你展示如何通过Keras做到这一点。 该Keras教程将向你展示如...

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