第6章卷积神经网络

发布时间：2024-11-17

发布者：

秋霜雅士

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资源介绍

本章详细介绍了卷积神经网络（CNN）的相关知识，从基础的卷积神经网络引入与总体结构开始，逐步深入讲解了卷积的计算、池化操作以及卷积解决的问题。通过多个实战案例，如深度可分离卷积网络实战、卷积神经网络实战等，帮助学习者更好地理解和应用CNN。此外，还涉及了Kra_rar的使用，用于读取数据集，如ar10数据集，以及如何在Ka平台上使用10mky数据集。最后，介绍了模型训练与预测的过程，包括10mky模型微调、基础模型搭建与训练等内容，为学习者的深入研究提供了丰富的学习资源。

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资源投诉

第6章卷积神经网络245.13 MB

6-9_Keras_generator读取数据.mp424.80 MB

6-8_Kaggle平台与0monkeys数据集介绍.mp412.65 MB

6-7_深度可分离卷积网络实战.mp416.99 MB

6-6_深度可分离卷积网络.mp411.76 MB

6-5_卷积神经网络实战.mp426.75 MB

6-4_池化操作.mp43.83 MB

6-3_卷积的计算.mp49.72 MB

6-2_卷积解决的问题.mp410.00 MB

6-_卷积神经网络引入与总体结构.mp48.05 MB

6-3_模型训练与预测.mp422.80 MB

6-2_keras_generator读取cifar0数据集.mp432.09 MB

6-_0monkeys模型微调.mp429.54 MB

6-0_0monkeys基础模型搭建与训练.mp436.16 MB

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