tensorflow 2.0 学习 （十一）卷积神经网络 （一） MNIST数据集训练与预测 LeNet-5网络
网络结构如下： 代码如下： 训练和测试结果如下： 下次更新CIFAR10数据集与改进VGG13网络 ...
原文：81、Tensorflow实现LeNet-5模型，多层卷积层，识别mnist数据集
View Code 上面是LeNet train.py文件的内容。 与全连接层相比，卷积层的train.py文件主要调整了输入参数的维度，和增加了过滤器的深度 下面是构造六层卷积层的程序 View Code 下面是运行的结果，由于该程序运行的速度很慢，所以在笔记本上并没有跑出来 打算回到公司里去跑 下面是跑过了 遍之后得到的结果 可以看到误差是在逐渐缩小的， 遍之后，正确率已经可以达到 .... ...
2017-04-23 09:41 0 3236 推荐指数：
相关推荐
TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）
在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络（链接：请点击我）中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型。那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练。而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集。LeNet主要用来进行手写字符的识别 ...
Tensorflow学习教程------利用卷积神经网络对mnist数据集进行分类_训练模型
原理就不多讲了，直接上代码，有详细注释。 结果 ...
LeNet-5实现MNIST分类
LeNet-5实现MNIST分类 本人水平有限，如有错误，欢迎指出！ 1. LeNet-5 1.1 简介 LeNet-5是由“深度学习三巨头”之一、图灵奖得主Yann LeCun在一篇名为"Gradient-Based Learning Applied to Document ...
TensorFlow 训练MNIST数据集（2）—— 多层神经网络
在我的上一篇随笔中，采用了单层神经网络来对MNIST进行训练，在测试集中只有约90%的正确率。这次换一种神经网络（多层神经网络）来进行训练和测试。 1、获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到，非常方便。关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔 ...
TensorFlow训练MNIST数据集（3） —— 卷积神经网络
前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络， 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%。在换用多层神经网络后，正确率已有很大的提升。这次将采用卷积神经网络继续进行测试。 1、模型基本结构 如下图所示，本次采用的模型共有8层（包含dropout层）。其中卷积层 ...
卷积神经网络CNN识别MNIST数据集
tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 接下来载入MNIST数据集， ...
【TensorFlow/简单网络】MNIST数据集-softmax、全连接神经网络，卷积神经网络模型
初学tensorflow，参考了以下几篇博客： soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先 ...