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深度学习（卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战）

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预处理：归一化，对所有像素点进行0-1归一化
在这里插入图片描述
将一列数再转换为图像，图像大小28281
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独热编码：将label的编号
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分为测试集和训练集
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一般标准差指定的较小，偏置也指定一个常数

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tf都是在4维上，batchsize，high,wide,channel,VGG默认是1
在这里插入图片描述
w,h要改的话是一样的

maxpooling:22的小区域，2的stride
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输入大小尽量一致：
在这里插入图片描述
filter=55,输入通道1，输出通道32就是拿32个filter去做这件事。
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第一次卷积后得到32个图

偏置项：
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reshape:将特征数据转换为400002828的图像数据
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在这里插入图片描述
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全连接操作：深度学习（卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战）_第21张图片

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-1占位，自动求解，比如40000，但是为了方便表示即可以换掉

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dropout:在这里插入图片描述
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