总结

在本章中,我们学习了如何使用 TensorFlow 和 Keras 创建卷积神经网络。我们学习了卷积和池化的核心概念,这是 CNN 的基础。我们学习了 LeNet 系列架构,并为 MNIST 和 CIFAR 数据集创建,训练和评估了 LeNet 族模型。 TensorFlow 和 Keras 提供了许多卷积和池化层和操作。鼓励读者探索本章未涉及的层和操作。

在下一章中,我们将继续学习如何使用 AutoEncoder 架构将 TensorFlow 应用于图像数据。

results matching ""

    No results matching ""