TF2.0深度学习实战(八):搭建DenseNet稠密神经网络

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AI 菌 发表于 2021/08/05 00:15:49 2021/08/05
【摘要】 写在前面:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 前言:   本专栏将分享我从零...

写在前面:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~
我的博客地址为:【AI 菌】的博客
我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github

前言:
  本专栏将分享我从零开始搭建神经网络的学习过程,注重理论与实战相结合,力争打造最易上手的小白教程。在这过程中,我将使用谷歌TensorFlow2.0框架逐一复现经典的卷积神经网络:LeNet、AlexNet、VGG系列、GooLeNet、ResNet 系列、DenseNet 系列,以及现在比较流行的:RCNN系列、SSD、YOLO系列等。

  这一次我将复现非常经典的稠密神经网络DenseNet。首先在理论部分,我会依据论文对DenseNet进行一个简要的讲解。然后在实战部分,我会手把手带你搭建第一个稠密神经网络DenseNet,对Fashion MNIST数据集进行训练与分类预测。

系列教程:

文章来源: ai-wx.blog.csdn.net,作者:AI 菌,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:ai-wx.blog.csdn.net/article/details/105900283

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