Machine learning 训练神经网络确定彩色图像质量
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假设我们有一个神经网络，经过训练可以读取800x800像素的彩色图像。因此，我将有1920000个输入、许多隐藏层和一个输出。我计划准备2000张照片，其中包括1000张坏照片（模糊、太暗、太亮等）和1000张好照片，并训练神经网络以确定这张照片是否被视为“好”。如果它是好的，那么输出将是真的（或任何>0.5），任何不好的将输出假的（或任何这是卷积神经网络的一个很好的应用。有许多库和服务可用于此 是一个做这件事的工具，虽然我没有任何经验。用谷歌搜索其他工具，搜索“卷积神经网络” 就服务而言，有，等等。但它们可能不是免费的