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  Keras在CIFAR-10資料集之影像辨識分析 
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講者:國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系 高汎宜, 曾繁勛
日期:2019/09/25
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:11:18
觀看:97
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摘要:
近年來,人工智慧與深度學習如日中天,相 關技術與各式各樣的應用紛紛被提出,最熱門的 研究與應用主題為影像辨識以及自然語言處理。 本論文使用開放原始碼 Keras,透過深度學習技術, 進行建模與訓練,使用 TensorFlow-GPU 作為後端 環境,以 LeNet 的架構模型...
近年來,人工智慧與深度學習如日中天,相 關技術與各式各樣的應用紛紛被提出,最熱門的 研究與應用主題為影像辨識以及自然語言處理。 本論文使用開放原始碼 Keras,透過深度學習技術, 進行建模與訓練,使用 TensorFlow-GPU 作為後端 環境,以 LeNet 的架構模型為基礎,加入資料增強 的技術,調整卷積神經網路訓練模型的超參數 (Hyperparamter),進行 CIFAR-10圖像資料集辨識。 在實驗中,本論文調整批次數量大小、卷積層數 以及池化層數,分析圖像識別的準確率與訓練時 間,本論文的實驗結果分析,可提供使用 Keras 的 開發者一份有效的參考指引。

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提供:TANET台灣網際網路研討會-TANET2019

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