简而言之, 卷积神经网络 (CNN) 就是将输入数据假设成图的多层神经网络 (有些时候, 会有多达 17 甚至更多层).
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通过实现这个需求, CNN 可以大大减少需要调整的参数数量....Keras 教程目录
下面是创建你的第一个卷积神经网络 (CNN) 的步骤:
配置环境
安装 Keras
导入库和模块
从 MNIST 导入图片数据
预处理输入数据
预处理类标签
定义模型架构
编译模型...完美, 现在就可以开始了, 新建一个 Python 文件, 命名为 keras_cnn_example.py.
第三步: 导入库和模块
首先, 导入 numpy 并设置伪随机数生成器设置种子....然后, 从 Keras 中导入 Sequential 模块. 它是一个神经网络层的线性栈, 完美适配本教程将建立的前馈 CNN 类型.
?...Keras 会自动处理层间连接.
注意到最后一层的输出大小为 10, 对应于 10 个数字类型.
同时还要注意, 卷积层的权重在传递给完全连接的 Dense 层之前, 必须压平 (维度为 1).