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卷积神经网络
机器学习
上一篇笔记采用一个线性关系的神经层处理了MNIST的训练数据，最后得到一个准确率一般的神经网络。但其实对于这种图像识别的场景，tensorflow里还可以使用卷积神经网络技术进行准确率更高的机器学习。 卷积与池化 卷积是一个数学上的概念，简单说就是拿卷积核从原始图像里提取特征映射，将一张图片转化为多张包含特征映射的图片。理解卷积可以读一下这篇帖子，里面除了很抽象的数学定义外，还有一些便于理解的示例。 池化主要用来浓缩卷积层的输出结果并创建一个压缩版本的信息并输出。 示例程序 学习卷积神经网络，我也参照官方的
jeremyxu
2018-05-10
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