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深度学习CNN网络--卷积层、池化层、全连接层详解与其参数量计算

看Training Curve 以及 Validation Curve,在其他条件理想的情况下,如果Training Accuracy 高, Validation Accuracy 低,也就是过拟合 了,可以尝试去减少层数或者参数。卷积核“滑动”的同时,计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积,然后把结果汇总成一个输出像素。12的图像,然后通过了一个全连接层用一个12x12x20x100的卷积层去卷

#深度学习#cnn#网络
深度学习 Day3——T3天气识别

关键字:pathlib的使用,tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory() 简介,配置数据集,CNN网络模型结构,Dropout层 tf.keras.layers.Dropout() 介绍,编译参数。

#深度学习#人工智能
深度学习 Day18——P7咖啡豆识别

关键字: 增加Dropout层,全局平均池化层代替全连接层(模型轻量化)

#深度学习#人工智能
深度学习 Day15——P4猴痘病识别

关键字: torch.utils.data.DataLoader()参数详解,torch.squeeze()与torch.unsqueeze()详解,拔高尝试--更改优化器为Adam,增加dropout层,保存最好的模型

#深度学习#人工智能
八斗学习笔记

Anaconda安装(一款可以同时创建跟管理多个python环境的软件)Anaconda创建一个新python环境(安装人工智能常用的第三方python包,如:tensorflow、keras、pytorch)Pycharm安装(一款可以编写、调试python代码的智能集成工具)Pycharm配置Anaconda创建的新python环境开课前预习资料推荐:(1)《动手学深度学习》链接:https:

#学习
深度学习--GPU环境准备

tensorflow库在2.11及以上的版本中,都取消了对Windows平台的GPU支持,因此本机安装的tensorflow版本为2.10.1,tensorflow与cuda版本需要版本匹配,查看tensorflow2.10.1对应cuda11.2版,因此我这里下载的版本为11.2.0版。现在需要重启电脑,然后Win+R进入cmd界面,输入nvcc -V,出现如下界面,代码cuda已经安装成功了。

#深度学习#人工智能
深度学习CNN网络--卷积层、池化层、全连接层详解与其参数量计算

看Training Curve 以及 Validation Curve,在其他条件理想的情况下,如果Training Accuracy 高, Validation Accuracy 低,也就是过拟合 了,可以尝试去减少层数或者参数。卷积核“滑动”的同时,计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积,然后把结果汇总成一个输出像素。12的图像,然后通过了一个全连接层用一个12x12x20x100的卷积层去卷

#深度学习#cnn#网络
深度学习--GPU环境准备

tensorflow库在2.11及以上的版本中,都取消了对Windows平台的GPU支持,因此本机安装的tensorflow版本为2.10.1,tensorflow与cuda版本需要版本匹配,查看tensorflow2.10.1对应cuda11.2版,因此我这里下载的版本为11.2.0版。现在需要重启电脑,然后Win+R进入cmd界面,输入nvcc -V,出现如下界面,代码cuda已经安装成功了。

#深度学习#人工智能
linux anaconda安装

去官网下在自己需要的版本我自己下载的版本为Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh。

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