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Keras卷積神經網絡

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有一個很好的方法,您可以使用通過創建卷積神經網絡深度學習。建築CNN的幫助下Keras庫很簡單和方便。CNN模型的核心功能如下:

  • CNN的輸入層由(1 8 28)值。
  • 第一層稱為Conv2D由32個過濾器。
  • 第二層也叫Conv2D,由64年的過濾器。
  • 第三層的CNN的池大小(2,2)。
  • CNN的第四層稱為平用於扁平輸入到一個單獨的維度。
  • CNN的第五層稱為密度由128個神經元。
  • 第六層稱為輟學,其價值的0.5%。
  • 剩下的其他層由神經元激活函數稱為“softmax”。

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