【简单学习一下卷积神经网络】-基于肆十二的高考例子


前言

【参考】

主要是P2⇨手把手教你用tensorflow2训练自己的数据集

-------2024/5/4


一、白话卷积神经网络

高考前需要大量的做题训练---->相当于数据集。

做题过程中【于标准答案进行比对】产生的错题⇨loss(误差)

回过头对错题进行改正⇨在卷积神经网络中称为反向传播和梯度下降调整权重

不断小测验练习的过程⇨train

测验⇨val(验证)

最终的高考⇨test

在高考过程中,我们不断训练,最终得到一个会做题的大脑。⇨对应的,训练出来的模型可以识别特定的东西

高考不能透题⇨训练集、验证集、测试集之间应该是原则上不能一致的,不然会导致训练结果不精确。

不过一般情况下,验证集和测试集可以采取一样,但是训练集和测试集之间一定是不能一致的


总结

浅浅了解一下什么是卷积神经网络的过程吧

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