TensorFlow 之卷积神经网络一般过程
2017-08-11 21:43
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1 根据图像特点（大小，颜色通道）定义模型参数，进行初始化，通常采用对参数随机赋值的方法。
2 读取训练数据，包括每个数据样本和对应的标记好的输出，一般采取小批量随机读取的方式。
3 根据设定好的训练模型，（是否规范化）喂入数据进行计算（结合当前样本的输入及当前权重，偏置参数）得出一个输出。
4 根据定义好的损失函数求出当前样本的损失值。
5 根据学习率，代价函数，梯度下降法等策略去更新权重。
6 跳转到步骤2继续进行下一个样本。
2 读取训练数据，包括每个数据样本和对应的标记好的输出，一般采取小批量随机读取的方式。
3 根据设定好的训练模型，（是否规范化）喂入数据进行计算（结合当前样本的输入及当前权重，偏置参数）得出一个输出。
4 根据定义好的损失函数求出当前样本的损失值。
5 根据学习率，代价函数，梯度下降法等策略去更新权重。
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