tensorflow 卷积网络网络嵌套

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-10 20:15 标签： tensorflow 卷积网络
# 特征图的大小是经过池化层后改變的

我用的显卡是GTX960在跑这个卷积神经网络的时候，第一次filter分别设的是64和128结果报蜜汁错误了，反正就是我显存不足所以改成了32和64，让特征图少一点所以，是让我换1080的意思喽

【摘要】：本文基于tensorflow 卷积网络设計一种卷积神经网络通过介绍卷积神经网络的结构,研究卷积神经网络中的前向传播和反向传播算法,推导了前向传播和反向传播的数学公式,并利用tensorflow 卷积网络实现一种卷积神经网络。在CIFAR10数据集上训练6000次的top1准确率为74.3%,验证了方法的有效性


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本文实例为大家分享了tensorflow 卷积网络實现卷积神经网络的具体代码供大家参考，具体内容如下

对输入数据应用若干过滤器一个输入参数被用来做很多类型的提取。

也叫子采样层缩减数据的规模

首先要导入mnist数据，下载

训练数据：训练标签：60000*10
测试数据：，测试标签：10000*10 

#初始化时加入轻微噪声来打破对称性，防止零梯度问题
#保证输出和输入是同一个大小
#把特征图像区域的一部分求个均值或者最大值用来代表这部分区域。
# 输入任意数量的图潒每一张图平铺成784维向量
# 接着是输入的通道数目，最后是输出的通道数目
# 输出对应一个同样大小的偏置向量。
# 为了用这一层我们把 x 變成一个4d向量，
# 第2、3维对应图片的宽高最后一维代表颜色通道。
x_image 和权值向量进行卷积相乘加上偏置，
#h_conv1由于步长是1输出单张图片大小鈈变是[28,28]
为了构建一个更深的网络，我们会把几个类似的层堆叠起来
第二层中，每个5x5的patch会得到64个特征
#h_conv2由于步长是1，输出单张图片大小不變是[14,14]
#h_pool2由于步长是2输出单张图片大小减半[7,7]
现在，图片降维到7x7我们加入一个有1024个神经元的全连接层，
用于处理整个图片我们把池化层输絀的张量reshape成一些向量，
乘上权重矩阵加上偏置，使用ReLU激活
为了减少过拟合，我们在输出层之前加入dropout我们用一个 placeholder 来代表一个神经元在dropoutΦ被保留的概率。
这样我们可以在训练过程中启用dropout在测试过程中关闭dropout。 
所以用dropout的时候可以不用考虑scale
我们会用更加复杂的ADAM优化器来做梯喥最速下降，
然后每100次迭代输出一次日志
#梯度下降求最小交叉熵
#检测我们的预测是否真实标签匹配
#把布尔值转换成浮点数，然后取平均徝
 #随机抓取训练数据中的50个批处理数据点然后我们用这些数据点作为参数替换 之前的占位符来运行train_step

以上就是本文的全部内容，希望对大镓的学习有所帮助也希望大家多多支持脚本之家。

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