更深入

使用 Keras 进行图像建模

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

含一层卷积的网络

使用 Keras 进行图像建模

含一层卷积的网络：实现

model = Sequential()
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
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构建更深的网络

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构建深层网络

model = Sequential()
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1), 
                 padding='equal'))

# Second convolutional layer
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu')

model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
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为何需要深层网络？

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早期层的特征

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中间层的特征

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后期层的特征

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多深合适？

  • 深度带来计算开销
  • 可能需要更多数据
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让我们来练习！

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