用progressive resizing提升CNN图像分类器性能

CNN实现对FashionMNIST图像分类 卷积神经网络相对于全连接神经网络的优势: 参数少 -> 权值共享 因为全连接神经网络输入的图片像素较大, 所以参数较多 而卷积神经网络的参数主要在于

用于图像分类的卷积神经网络。 随意使用它,尽管复制我的作品对您的学习无济于事。 培训和测试图像不是我要分发的,因此已被排除在外,尽管出于复制目的,可以用您自己的图像替换。 特别感谢惠灵顿维多利亚大学的

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针对卷积神经网络Lenet模型开发的图像分类数据集。

CNN实现图像分类与识别,包含详细的代码与注释,可以实现人脸识别,手写字符识别等。在较小训练样本条件下CNN获得较高的识别精度。