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发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：
综上，们刚刚完成了第一个卷积神经网络的构建，正如在上面的结果中所看到的那样，从第一步到最后一步，模型的准确已经得到很大的提升，但我们的卷积神经网络还有较大的改进空间。
现在让我们在Tensorboard中可视化构建的卷积神经网络模型：
可视化卷积神经网络
准确和损失评估
结论：卷积神经网络是一个强大的深度学习模型，应用广泛，能优异。卷积神经网络的使用只会随着数据变大和问题变得更加复杂变得更加具有挑战。
注意：可以在以下位置找到本文的Jupyter笔记本：
https://github.com/AegeusZerium/DeepLearning/blob/master/Deep%20Learning/Demystifying%20Convolutional%20Neural%20Networks.ipynb参考文献：https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_networkhttps://en.wikipedia.org/wiki/Yann_LeCun* http://yann.lecun.com/exdb/mnist/https://opensource.com/article/17/11/intro-tensorflowhttps://en.wikipedia.org/wiki/Tensorhttp://www.cs.columbia.edu/~mcollins/ff2.pdfhttps://github.com/tensorflow/tensorboardhttp://yann.lecun.com/exdb/lenet/作者信息Lightning Blade，机器学习热爱者
本文由阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《Demystifying Convolutional Neural Networks》，译者：海棠，审校：Uncle_LLD。
本文到此结束，希望对大家有所帮助呢。
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