资 源 简 介
应用背景利用计算机做图像识别分类的经典算法,训练集中30张已知类别的手写字母图片,目的是要创建一个网络结构,使手写图片与类别之间形成一种映射,以便得到一副新的图片时,利用这个网络结构能够正确判别出它的类别,即它代表的是字母A或是字母B.关键技术利用卷积神经网络对输入图像进行卷积做特征提取,原图像的特征就被细化了,再对已提取的特征图做下采样即平均池化,在减少数据量的同时保证信息量的不丢失,如此在做一次卷积和下采样,图片尺寸变小,数据量合适,做全连接层,传统神经网络,构造输出层。训练时采用BP反向传播,梯度下降法,优化参数。