小白学CNN以及Keras的速成

））

lenet.add（MaxPool2D（pool_size=2,strides=2））

lenet.add（Flatten（））

lenet.add（Dense（120））

lenet.add（Dense（84））

lenet.add（Dense（10,activation='softmax'））

构建lenet

lenet.compile('sgd',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

编译

lenet.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=50,validation_data=http://ai.51cto.com/art/201708/[x_test,y_test]) 	
			 7/8   首页 上一页 5 6 7 8 下一页 尾页	
			

　　推荐阅读
　　MySQL高可用数据库内核深度优化的四重定制
            【51CTO晃荡】8.26 带你与清华大年夜学、搜狗、京东大年夜咖们一路商量基于算法的IT运维实践

            一、UDB高可用数据库架构    UDB以虚拟IP、HAProxy、单节点UDB数据库搭建双节点高可用架构：>>>详细阅读


本文标题：小白学CNN以及Keras的速成
地址：http://www.17bianji.com/lsqh/36937.html
 1/2    1