卷积神经网络算法伪代码
时间: 2024-07-04 09:01:19 浏览: 255
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习中广泛应用的神经网络架构,特别适合处理图像和视频等数据。以下是CNN的基本伪代码概述:
```python
// 初始化卷积神经网络模型
function create_CNN(input_shape, num_classes):
model = Sequential()
// 卷积层
model.add(Conv2D(filter_size, kernel_size, strides, padding, activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size, strides))
// 可能包含多个卷积层、池化层和批量归一化层
// 全连接层
model.add(Flatten()) // 将二维特征展平为一维
model.add(Dense(hidden_units, activation='relu'))
model.add(Dropout(dropout_rate))
// 输出层
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) // 对应于分类任务的类别数
return model
// 训练模型
function train(model, train_data, train_labels, epochs, learning_rate):
model.compile(optimizer=Adam(lr=learning_rate), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels, epochs=epochs, validation_split=0.2)
// 预测
function predict(model, test_data):
return model.predict(test_data)
```
这里的关键部分包括卷积层(Conv2D),使用ReLU激活函数,可能还有池化层(MaxPooling2D)以减少计算量并提取特征;然后是全连接层(Dense)进行高级特征学习;最后,根据任务是分类还是回归,使用合适的输出层(如Softmax用于多分类)。`train`函数用于模型的训练,`predict`函数用于对新数据进行预测。
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