导语:在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器....第二步: 安装 Keras
如果我们没有涵盖如何安装 Keras, 这就不是一篇 Keras 的教程.
好消息是, 如果你使用的 Anaconda, 你已经安装好了一个超赞的包管理系统: pip....第五步: 输入数据预处理
在后端使用 Theano 时, 你必须显式地声明一个维度, 用于表示输入图片的深度. 举个例子, 一幅带有 RGB 3 个通道的全彩图片, 深度为 3....到目前为止, 对于模型的参数, 我们已经添加了 2 个卷积层. 要完成模型的架构, 让我们添加一个完全连接的层和输出层:
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对于 Dense 层, 第一个参数是输出的大小....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).