卷积神经网络就是借助卷积核对输入特征进行特征提取,再把提取的特征送入全连接网络进行识预测。
卷积神经网络主要模块:
卷积是什么?
卷积是特征提取器,就是CBAPD(上图,下代码)
model = tf.keras.models.Sequential( Conv2D(filter=6, kernel_size=(5, 5), padding='same'), # 卷积层 C BatchNormalization(), # BN层 B Activation('relu'), # 激活函数 A MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding='same'), # 池化层 P Dropout(0.2) # dropout层 D )