卷积神经网络(CNN)是深度学习领域中用于图像识别、图像分类等任务的重要模型。以下是一些关于 TensorFlow Keras 中 CNN 的资源:
1. CNN 简介
卷积神经网络是一种特殊的多层感知器,其结构类似于人类大脑的视觉皮层。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构,能够有效地提取图像特征并进行分类。
2. TensorFlow Keras CNN 示例
以下是一个使用 TensorFlow Keras 构建简单的 CNN 模型的示例:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
3. 扩展阅读
更多关于 TensorFlow Keras CNN 的内容,请参考以下链接:
4. 图片展示
下面是卷积神经网络中的一个卷积层示例: