Keras怎样实现CNN

1、什么是 CNN

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种深度学习网络，它是一种特殊的前馈神经网络，它的架构是由一系列卷积层和池化层（pooling layer）组成，通常在最后接上一个全连接层，它的主要作用是用来识别图像中的特征。

2、Keras 实现 CNN

Keras 是一个非常强大的深度学习框架，可以用来实现 CNN。Keras 提供了一些常用的 CNN 模型，可以快速的构建一个 CNN 模型，如下代码：

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from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Dense, Flatten

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 3)))
model.add(MaxPool2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

3、Keras 进行 CNN 训练

在 Keras 中，可以使用 compile() 函数来编译模型，它需要指定优化器、损失函数和指标列表。接下来，可以使用 fit() 函数来训练模型，它需要指定训练数据、batch_size 等参数。最后，可以使用 evaluate() 函数来评估模型，它需要指定测试数据。如下代码：

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model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)