文件名称:
TensorFlow2.0(十)–实现深度可分离卷积神经网络
开发工具:
文件大小: 1012kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-21
详细说明：深度可分离卷积神经网络1. 深度可分离卷积网络介绍1. 1 深度可分离卷积网络与普通卷积网络1.2 普通卷积与深度可分离卷积计算量对比2. 深度可分离卷积网络实现2.1 导入相应的库2.2 数据集的加载与处理2.3 构建模型2.4 2.4 模型的编译与训练2.5 学习曲线绘制2.6 模型验证
1. 深度可分离卷积网络介绍
1. 1 深度可分离卷积网络与普通卷积网络
深度可分离卷积神经网络是卷积神经网络的一个变种，可以对卷积神经网络进行替代。对于普通的卷积申请网络，如下图左边部分所示，由卷积层，批归一化操作与激活函数构成的。对于深度可分离卷积网络，它是由一个3×3深度可分离的卷积层，批归一化，
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