来源:《科技风》2019年第23期 作者:杨梦卓;郭梦洁;方亮;
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基于keras的卷积神经网络的图像分类算法研究

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当前卷积神经网络应用于图像识别已成为研究的热点之一。相比于Tensorflow,Keras使用最少的程序代码、花费最少的时间就可以建立深度学习模型,进行训练、评估准确率,并进行预测。在Python的环境下输入CIFAR-10数据集,对图片进行归一化、数据增强等预处理后,利用Keras构造改进的VGG16卷积神经网络结构对CIFAR-10图像数据集进行建模和预测,最后通过比较不同的Batch Size来比较不同模型的准确率和损失,实验结果表明当Batch Size为128,CIFAR-10数据集识别正确率达到89%,明显高于其他方法。(本文共计2页)       [继续阅读本文]

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科技风杂志2019年第23期
科技风
主办:河北省科技咨询服务中心
出版:科技风杂志编辑部
出版周期:旬刊
出版地:河北省石家庄市

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