TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN
摘要：
卷积神经网络 CNN（Convolutional Neural Networks，ConvNet）是一种特殊的深度学习神经网络，近年来在物体识别、图像重绘、视频分析等多个层面得到了广泛的应用。本文将介绍 CNN 卷积神经网络的基本原理和基础概念，卷积层与池化层的作用，并以常用的 VGG16 为例子，介绍常用模型的使用方式。把中间激活层输出图，滤波器，热力图等进行可视化分析，让大家进一步了解 CNN 的结构特征。 阅读全文
卷积神经网络 CNN（Convolutional Neural Networks，ConvNet）是一种特殊的深度学习神经网络，近年来在物体识别、图像重绘、视频分析等多个层面得到了广泛的应用。本文将介绍 CNN 卷积神经网络的基本原理和基础概念，卷积层与池化层的作用，并以常用的 VGG16 为例子，介绍常用模型的使用方式。把中间激活层输出图，滤波器，热力图等进行可视化分析，让大家进一步了解 CNN 的结构特征。 阅读全文
posted @ 2021-12-07 13:52 风尘浪子 阅读(2640) 评论(0) 推荐(1) 编辑
