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使用Keras 卷積神經網路(CNN) 辨識手寫數字 - 小狐狸事務所

除了卷積層外, 卷積神經網路還導入池化層(Pooling layer), 其主要目的是: 減少資料量與參數數目, 從而減少計算量與過擬合(Over fitting) 現象; 降低圖像之 ...

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