一种移动式TensorFlow平台的卷积神经网络设计方法

摘要

近年来,随着卷积神经网络理论的快速发展和移动设备的普及,基于移动式TensorFlow平台构建定制化的卷积神经网络分类模型,成为深度学习爱好者的主要研究方向之一.将个人图片库作为训练集输入模型,通过调整阀值和权值,最终获得定制化的分类模型,满足个性化的分类需求.对移动式TensorFlow平台、卷积神经网络及其移植到移动平台上的相关步骤进行了研究.通过此开发流程,为进一步使用移动式TensorFlow平台解决现实图片分类问题提供了参考.