假期第十八天

卷积神经网络的层级结构
      • 数据输入层/ Input layer
　　• 卷积计算层/ CONV layer
　　• ReLU激励层 / ReLU layer
　　• 池化层 / Pooling layer
　　• 全连接层 / FC layer

卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显式的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习

mport tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential ,metrics

print(x.shape, y.shape)
print(x_test.shape, y_test.shape)

index = 1
fig, axes = plt.subplots(4, 3, figsize=(8, 4), tight_layout=True)
for row in range(4):
    for col in range(3):
        axes[row, col].imshow(x[index])
        axes[row, col].axis('off')
        axes[row, col].set_title(y[index])
        index += 1
plt.show()