【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

相关推荐
萌新小码农‍6 小时前
Spring框架学习day7--SpringWeb学习(概念与搭建配置)
学习·spring·状态模式
蓝婷儿6 小时前
6个月Python学习计划 Day 15 - 函数式编程、高阶函数、生成器/迭代器
开发语言·python·学习
行云流水剑6 小时前
【学习记录】深入解析 AI 交互中的五大核心概念:Prompt、Agent、MCP、Function Calling 与 Tools
人工智能·学习·交互
一弓虽7 小时前
zookeeper 学习
分布式·学习·zookeeper
苗老大7 小时前
MMRL: Multi-Modal Representation Learning for Vision-Language Models(多模态表示学习)
人工智能·学习·语言模型
xhyu618 小时前
【学习笔记】On the Biology of a Large Language Model
笔记·学习·语言模型
小白杨树树8 小时前
【SSM】SpringMVC学习笔记7:前后端数据传输协议和异常处理
笔记·学习
dddaidai12311 小时前
kafka入门学习
分布式·学习·kafka
明月清了个风12 小时前
数据结构与算法学习笔记(Acwing 提高课)----动态规划·树形DP
笔记·学习·动态规划·树形dp