摘要：
1/加载keras模块 2. 变量初始化 3. 数据集的准备 4.one-hot编码，转换类符号 5. 使用Sequential建立模型 6.打印模型 7.模型compile 8.数据归一化（图像数据需要，其他看情况吧） 9.数据增强策略 10.模型训练 11.模型评估 阅读全文
posted @ 2020-02-14 22:28
Raymone1125
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摘要：
参考链接：https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965 参考链接：https://blog.csdn.net/gdl3463315/article/details/82659378 to_categorical(y, num_clas 阅读全文
posted @ 2020-02-14 22:00
Raymone1125
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摘要：
VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometry Group）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷 阅读全文
posted @ 2020-02-14 21:28
Raymone1125
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摘要：
Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。 Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。 我们可以通过将层的列表传递给Sequentia 阅读全文
posted @ 2020-02-14 16:57
Raymone1125
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