卷積神經網路系列(2)

深度訓練提升CNN網路精度

作者： Ole Dreessen
2023 年 09 月 29 日
本文是卷積神經網路，機器學習系列文章的第二部分，重點為介紹卷積神經網路(CNN)的特性和應用。CNN主要用於模式識別和物件分類。在第一部分文章中，比較了在微控制器中運作經典線性規劃程式與運作CNN的區別，並展示了CNN的優勢。探討了CIFAR網路，該網路可以對圖像中的貓、房子或自行車等物件進行分類，還可以執行簡單的語音辨識。而本文重點，將解釋如何訓練這些神經網路以解決實際問題。...
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