深度学习——第9章 项目实战:让你的神经网络模型越来越深
- 开发
- 43
-
第9章 项目实战:让你的神经网络模型越来越深
目录
9.1 导入数据集
9.2 预处理
9.3 初始化参数 W 和 b
9.4 正向传播单层神经元
9.5 正向传播 L 层神经元
9.6 损失函数
9.7 反向传播单层神经元
9.8 反向传播 L 层神经元
9.9 更新网络参数 W 和 b
9.10 整个神经网络模型
9.11 模型预测
9.12 训练模型
上一课主要介绍了深层神经网络模型的结构和常用的标记方法,详细推导了深层神经网络模型的正向传播和反向传播过程,并在最后介绍了多分类 Softmax模型。
本节将搭建一个较深层的神经网络来解决猫和狗的分类问题。这是一个典型的二分类问题。输入是一张图片,我们会把 3 通道的 RGB 图片拉伸为一维数据作为神经网
原文地址:https://blog.csdn.net/A469333242/article/details/136517526
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。
本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:https://www.suanlizi.com/kf/1766688940624056320.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系《酸梨子》网邮箱:1419361763@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!