asl loss keras
时间: 2023-08-30 19:07:51 浏览: 139
在ASL(美式手语)数据集中,我们使用Keras神经网络库来训练模型。该数据集包含了A到E这五类手势的图片,共有15000个数据,其中13600个用作训练集,1280个用作验证集,120个用作测试集。\[2\]我们使用了浅层CNN、VGG和ResNet等网络结构来搭建模型。在训练过程中,我们使用了ASL数据集中的图片,并对其进行了预处理。原始数据集中的图片大小为200*200,彩色图片。\[1\]在预处理过程中,我们对图片进行了一系列的处理操作,其中包括将图片转化为灰度图像、调整图像大小、归一化等。此外,我们还使用了一个程序来提取图片的标签,即手势的类别。这个程序使用了split函数将文件名分成两部分,并提取出第一部分作为标签,然后将其转化为整数类型。\[3\]至于ASL的损失函数,我们可以根据具体的任务和模型结构来选择适合的损失函数,常见的选择包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于keras库深度学习识别美国ASL手势](https://blog.csdn.net/m0_50594225/article/details/119382865)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Keras搭建VGG搭建ResNet识别MNIST识别CIFAR10例程](https://blog.csdn.net/weixin_40893939/article/details/99697725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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