卷积神经网络的分层训练
是否有方法按层（而不是端到端）训练卷积神经网络，以了解每一层对最终架构性能的贡献？
共有1个答案
你可以每隔一层冻结一次只能训练一层。在每个纪元/迭代之后，您可以冻结其他层，并且只训练一个其他层。所以这是可能的。
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我有一个关于卷积神经网络（）训练的问题。 我成功地使用tensorflow训练了一个网络，它获取一个输入图像（1600像素），然后输出三个匹配的类中的一个。 使用不同的培训课程测试网络，效果良好。然而当我给它一个不同的第四个图像（不包含任何经过训练的3个图像）时，它总是返回一个随机匹配到其中一个类。 我的问题是，如何训练网络来分类图像不属于这三个训练图像中的任何一个？类似的例子是，如果我针对mni
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这是我的问题。我训练了一个卷积神经网络，用tensorflow将图像分为两类。我现在想知道如何使用神经网络的权重，并在未标记的随机图像上进行测试。tensorflow中是否有这样的函数，或者我现在应该自己运行卷积吗？
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注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page，以及Alex Kriz
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络
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在了解了机器学习概念之后，现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 以下是两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络 在本章中，我们将重点介绍CNN - 卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。CNN与其他普通神经网络之间的主要区别在于
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主要内容：卷积神经网络深度学习是机器学习的一个分支，它是近几十年来研究人员突破的关键步骤。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 下面给出了两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络。 在本章中，我们将关注第一种类型，即卷积神经网络(CNN)。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。 CNN与任何其他普通神经网络之间的主要区别在于CNN