卷积网络简述,学习笔记tf01二简述

ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注信息数据库。每年设立大规模视觉识别挑衅赛(ILSVEvoqueC)。基于ImageNet数据库创设产生指标自动物检疫查实验分类职分系统。二零一二年,SuperVision提交卷积神经互联网(CNN)。

读书笔记TF01贰:卷积网络简述,学习笔记tf01二简述

ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注新闻数据库。每年设立大规模视觉识别挑衅赛(ILSV景逸SUVC)。基于ImageNet数据库创设造成目的自动检查评定分类职责系统。二零一三年,SuperVision提交卷积神经互连网(CNN)。

CNN可用于肆意等级次序数据张量(各分量与有关分量有序排列在多维网格),当前珍视用以Computer视觉。语音识别,输入按录音时间顺序排列声音频率单行网络张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

操练CNN模型数据集Stanford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包罗差别类别狗图像及项目的签。模型目的:给定壹幅图像,预测狗品种。大量非训练集图像创制测试集。数据集:磨练集、测试集、验证集。数据汇总大多数组成磨炼集。测试集了然模型对未练习多少显现。交叉验证集相比较客观,对图像预管理(比较度调节、栽剪)划分原始数据集,用大同小异输入流程。

卷积神经互联网至少含有一个层(tf.nn.conv贰d)。总括输入f与1组可配置卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量全体一些,输入张量上海好笑剧团动卷积核生成过滤波管理张量。图像每一个成分接纳非常卷积核,输出刻画全部边缘新图像。输入张量是图像,张量种种点对应像素红、绿、法国红值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇依附陶冶格局激活。磨炼,八个例外层级联,梯度降低法变体调整卷积核(滤波器)权值。

CNN架构,卷积层(tf.nn.conv二d)、非线性转变层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。优异主要新闻,忽略噪声。批量加载图像,同时管理多幅图像。数据结构包蕴卷积运算整批图像全体新闻。TensorFlow输入流水线(读取解码文件)针对整批数据多幅图像管理特意格式,图像所需音讯([image_batch_size,image_height,image_width,image_channels])。

 

import tensorflow as tf
image_batch = tf.constant([
[#第1幅图像
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]]
],
[#第2幅图像
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]],
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]
]
])
image_batch.get_shape()
sess = tf.Session()
sess.run(image_batch)[0][0][0]

第三组维度图像数据。第三组维度图像中度。第二组维度图像宽度。第五组维度颜色通道数量。各样像素索引映射图像宽高维度。

仿照效法资料:
《面向机器智能的TensorFlow施行》

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http://www.bkjia.com/Pythonjc/1212348.htmlwww.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/Pythonjc/1212348.htmlTechArticle学习笔记TF012:卷积网络简述,学习笔记tf012简述
ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注消息数据库。每年举行大规模视觉识别挑战赛(ILSVEvoqueC)。…

CNN可用以大四等级次序数据张量(各分量与连锁分量有序排列在多维网格),当前根本用于Computer视觉。语音识别,输入按录音时间顺序排列声音频率单行互连网张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

教练CNN模型数据集斯坦ford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包涵不一致体系狗图像及项指标签。模型目的:给定一幅图像,预测狗品种。大批量非锻炼集图像创立测试集。数据集:磨炼集、测试集、验证集。数据汇总超越4伍%组成练习集。测试集领悟模型对未陶冶多少表现。交叉验证集相比较客观,对图像预管理(比较度调解、栽剪)划分原始数据集,用完全同样输入流程。

卷积神经网络至少含有三个层(tf.nn.conv二d)。总计输入f与壹组可配备卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量所有一些,输入张量上海好笑剧团动卷积核生成过滤波处理张量。图像种种成分接纳非常卷积核,输出刻画全数边缘新图像。输入张量是图像,张量每一个点对应像素红、绿、冰雪蓝值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇依靠练习格局激活。磨练,多少个分化层级联,梯度降低法变体调度卷积核(滤波器)权值。

CNN架构,卷积层(tf.nn.conv贰d)、非线性调换层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。杰出根本新闻,忽略噪声。批量加载图像,同时管理多幅图像。数据结构包含卷积运算整批图像全体音讯。TensorFlow输入流水生产线(读取解码文件)针对整批数据多幅图像管理特意格式,图像所需音讯([image_batch_size,image_height,image_width,image_channels]葡萄娱乐场,)。

 

import tensorflow as tf
image_batch = tf.constant([
[#第1幅图像
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]]
],
[#第2幅图像
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]],
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]
]
])
image_batch.get_shape()
sess = tf.Session()
sess.run(image_batch)[0][0][0]

第三组维度图像数据。第壹组维度图像中度。第二组维度图像宽度。第伍组维度颜色通道数量。每一种像素索引映射图像宽高维度。

参照他事他说加以调查资料:
《面向机器智能的TensorFlow实行》

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