文件名称:
基于keras的卷积神经网络（CNN）
开发工具:
文件大小: 57kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-22
详细说明：1 前言
本文以MNIST手写数字分类为例，讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1D 层、Conv2D 层、MaxPooling1D 层和 MaxPooling2D 层，其参数说明如下：
（1）Conv1D
Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None)
filters：卷积核个数（通道数）
kernel_size：卷积核尺寸（长度或宽度）
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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