tensorflow设计一个对MNIST处理的CNN网络,网络结构和参数要求如下表,其中每一次 MaxPooling后都添加系数为0.25的 Dropout.

时间: 2023-06-01 22:01:51 浏览: 45
网络结构: | 层类型 | 输出形状 | 参数数量 | | --- | --- | --- | | 输入层 | (None, 28, 28, 1) | 0 | | 卷积层,32个3x3的过滤器,ReLU激活函数 | (None, 26, 26, 32) | 320 | | 最大池化层,2x2的池化窗口 | (None, 13, 13, 32) | 0 | | Dropout层,0.25的丢弃率 | (None, 13, 13, 32) | 0 | | 卷积层,64个3x3的过滤器,ReLU激活函数 | (None, 11, 11, 64) | 18496 | | 最大池化层,2x2的池化窗口 | (None, 5, 5, 64) | 0 | | Dropout层,0.25的丢弃率 | (None, 5, 5, 64) | 0 | | 展开层 | (None, 1600) | 0 | | 全连接层,128个神经元,ReLU激活函数 | (None, 128) | 204928 | | Dropout层,0.5的丢弃率 | (None, 128) | 0 | | 输出层,10个神经元,softmax激活函数 | (None, 10) | 1290 | 参数数量:218,034 代码实现: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 定义CNN网络结构 model = tf.keras.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Dropout(0.25), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Dropout(0.25), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dropout(0.5), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ```

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