用tensorflow实现卷积神经网络CNN
2018-01-21 22:14
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首先是记录一些重要的知识点
神经网络参数增多带来两个问题：训练变慢与过拟合卷积过程：三维w和三维数据做卷积，然后加上bias（一层feature map共享一个bias）,然后做非线性激活得到最终结果
只有全连接层权重需要加入正则化（因为weights数量太多）
只有全连接层需要用dropout,relu之后的结果加入dropout,丢弃某些节点的输出（即输出变为0）
最后一层，matmul之后接激活函数softmax,得到分类概率
最后用tensorflow实现lenet-5 (有问题的欢迎交流)
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