卷積神經網路 Keras 由淺入深

python & mathematics

卷積神經網路能夠有效的處理影象檔案，當然換一種說法就是能夠有效處理矩陣。

其關鍵部分就是**卷積核（過濾器）**的生成。

當然還有一些其他的基礎操作。

對於卷積核

卷積核的特徵：

__init__(

filters,
kernel_size,
strides=(1
,1),
padding=
'valid'
,    data_format=
'channels_last'
,    dilation_rate=(1
,1),
activation=
none
,    use_bias=
true
,    kernel_initializer=
none
,    bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
kernel_regularizer=
none
,    bias_regularizer=
none
,    activity_regularizer=
none
,    kernel_constraint=
none
,    bias_constraint=
none
,    trainable=
true
,    name=
none
,**kwargs
)

# official example

model = models.sequential(
)model.add(layers.conv2d(32,
(3,3
), activation=
'relu'
, input_shape=(28
,28,1
)))model.add(layers.maxpooling2d((2
,2))
)model.add(layers.conv2d(64,
(3,3
), activation=
'relu'))
model.add(layers.maxpooling2d((2
,2))
)model.add(layers.conv2d(64,
(3,3
), activation=
'relu'
))

keras卷積神經網路舉例

特徵圖深度在增加 從32到128，但尺寸在變小 from keras import layers from keras import model 輸入尺寸為150 150 3，展平後是7 7 128 model model.sequential 二維卷積核 提取的圖塊大小 一般3 3 9個特徵向量，...

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練習keras的卷積神經網路

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