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  • 【解析】基于 卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类 || 补充概念:滤波器、局部连接、权值共享、子采样 (汇聚层 || 池化层)


    声明:仅学习使用喔~

    Don’t judge. Just feel it. o(* ̄3 ̄)o

    解析的是上一篇文章(源代码也在里面喔~):【整合】基于卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类(同时我已经在里面指明 一些必要的 Python库 的版本以及 编译器的环境了)

    同时,推荐阅读:建议收藏【整合】基于经典全连接神经网络的(cat、dog、panda分类)【步骤完备、图形完整】(求赞!整合了好几天(>﹏<))

    文章目录

    • 一、各部分解析
      • 1.1 模块导入
      • 1.2 导入模型参数
      • 1.3 读取图像(数据)、数据预处理、数据切分(训练集、测试集)、标签转换(独热编码)
      • 1.4 注意 注意 注意 :数据增强(新的内容ÿ
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_44731019/article/details/127872636
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