深入探討

使用 Keras 進行影像建模

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

單一卷積層的網路

使用 Keras 進行影像建模

單一卷積層網路：實作

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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建構更深的網路

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打造深層網路

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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為什麼要用深層網路？

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前期層的特徵

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中期層的特徵

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後期層的特徵

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要多深？

  • 深度會帶來計算成本
  • 可能需要更多資料
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一起來練習吧！

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