深度学习机器学习算法构筑

人工智能-其他 Jimbar🍭

使用TensorFlow 底层API 搭建CNN 模型,并加入多种优化算法(BatchNormalization,Dropout); 研究了多种复杂的网络模型如DenseNet,ResNet,VGG 等,最终采用了bagging 的融合模型去进行分 类,正确率达到了90%,并且获得了前五的排名。 Python3 下使用面向对象编程(OO)不基于API(TensorFlow,skikit-learn)去搭建神经网络框架, 在框架下增加了多种激活函数, SGD, momentum, dropout, softmax and cross-entropy loss, mini-batch,...

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