文件名称：卷积神经网络_源代码.rar
文件大小：2.38MB
文件格式：RAR
更新时间：2023-12-19 12:50:07
anaconda python
这是我的博客文章：基于深度学习的CIFAR10图像分类 的源代码。 本文实验基于Windows10系统，仿真软件用的是Anaconda下基于python编程的JupyterNotebook编辑器。通过利用Google的深度学习框架Tensorflow，搭建新的卷积网络结构，提出了基于卷积神经网络的CIFAR10图像分类识别算法，主要参照经典的卷积神经网络模型LeNet-5结构，提出新的卷积神经网络结构并对飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马、船和卡车10种事物进行分类，该模型构建了一个输入层、三个卷积层、三个池化层、一个全连接层和一个输出层。
【文件预览】：
卷积神经网络_源代码
----数据增强.ipynb(2.18MB)
----.ipynb_checkpoints()
--------CIFAR_10未加入断点续训-checkpoint.ipynb(109KB)
--------CIFAR_10图像分类模型建立-checkpoint.ipynb(201KB)
--------CIFAR_10图像分类模型_用于论文_断点续训-正则化-checkpoint.ipynb(115KB)
--------CIFAR_10图像分类模型_用于论文_断点续训-checkpoint.ipynb(221KB)
----data()
--------存放数据.txt(0B)
----CIFAR10_log()
----CIFAR_10未加入断点续训.ipynb(109KB)
----CIFAR_10未加入断点续训-加入正则化.ipynb(110KB)
----CIFAR_10图像分类模型_用于论文_断点续训.ipynb(221KB)
----CIFAR_10图像分类模型建立-用于论文.ipynb(234KB)
----dog.jpg(32KB)
----CIFAR_10图像分类模型建立.ipynb(201KB)
----CIFAR_10图像分类模型_用于论文_断点续训-正则化.ipynb(216KB)
----注意.txt(52B)