cnn卷积神经网络浙大
时间: 2023-09-22 14:11:46 浏览: 147
引用: 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一类前馈神经网络,是基于神经认知机和权重共享的卷积神经层(感受野衍生概念)被提出的,由于其具有局部区域连接、权值共享、降采样的结构特点,如今在图像处理领域有较好效果并并大量应用。
引用: 在第二与第三章中我们介绍了各种卷积神经网络,并从代码方面实践并比较了不同参数组合的LeNet-5与ResNet-18,故本章我们介绍一些可视化诊断的方法,来更直观地观察CNN模型诞生的过程。
卷积神经网络的实战主要包括以下几个步骤:
1. 数据准备:首先,需要准备用于训练和测试的图像数据集。可以使用现有的公开数据集,如MNIST、CIFAR-10或ImageNet,或者根据自己的需求创建一个数据集。
2. 网络搭建:根据任务的复杂性和数据集的特点,选择适当的卷积神经网络模型。可以使用已有的模型,如LeNet、VGG、ResNet等,也可以根据需要自己设计网络结构。
3. 参数初始化:在训练之前,需要对网络的参数进行初始化。可以使用随机初始化或预训练的权重进行初始化。
4. 训练网络:使用准备好的训练数据集来训练网络。训练过程中,通过反向传播算法来更新网络的权重和偏置,使网络能够逐渐学习到输入和输出之间的映射关系。
5. 模型评估:在训练完成后,使用测试数据集来评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。
6. 可视化诊断:为了更好地了解CNN模型的训练过程,可以使用可视化诊断方法对网络进行观察。例如,
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