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基于tensorflow的深度卷积神经网络卷积运算的模块化编程教学设计 下载：251 浏览：5265

卢洪斌1 刘寒刚2 《神经科学研究》 2021年4期

摘要:
深度卷积神经网络是图像分类和图像识别领域取得重大突破的核心所在，本文基于tensorflow平台对深度卷积神经网络模型编程的方法进行了模块划分和模块组合的教学设计，通过把复杂的深度卷积神经网络中的卷积运算划分为不同功能模块的组合，使初学者对深度卷积神经网络的卷积运算提取图像特征的过程和具体代码实现更易于理解和掌握，可有效地提高教学效果。
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