文章目錄

• 一、前期工作
• • 1. 設置GPU
  • 2. 導入數據
  • 3. 查看數據
• 二、數據預處理
• • 1. 加載數據
  • 2. 可視化數據
  • 3. 再次檢查數據
  • 4. 配置數據集
• 三、調用官方網絡模型
• 四、設置動態學習率
• 五、編譯
• 六、訓練模型
• 七、模型評估
• • 1. Accuracy與Loss圖
  • 2. 混淆矩陣
• 八、保存and加載模型
• 九、預測

一、前期工作

本文將通過對人眼狀態的識別達到檢測注意力的目的 ? 新增混淆矩陣模塊。

?? 我的環境：

• 語言環境：Python3.6.5
• 編譯器：

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习100例-卷积神经网络（CNN）识别眼睛状态 | 第17天的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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