原文:【Keras篇】---Keras初始,两种模型构造方法,利用keras实现手写数字体识别

一 前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用。 二 安装 Pip install upgrade keras 三 Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k 层之间可以加上 ...

2018-03-30 14:44 0 2208 推荐指数:

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Keras】---利用keras改写VGG16经典模型手写数字识别体中的应用

一、前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型,包括多层卷积,多层全连接层,一般我们改写的时候卷积层基本不动,全连接层从后面几层依次向前改写,因为先改参数较小的。 二、具体 1、因为本文中代码需要依赖OpenCV,所以第一步先安装OpenCV 因为VGG要求输入244*244 ...

Sat Mar 31 00:42:00 CST 2018 0 7596
Keras实现简单的手写数字识别的学习

使用keras的序贯模型实现单层神经网络对手写数字识别识别,相当于是一个keras的helloworld级别的程序,就当作深度学习之路的开始。 首先导入需要的函数和包 Sequential()是最简单的模型——序贯模型。通过keras.models导入。 构建模型 ...

Thu Jun 01 00:49:00 CST 2017 0 5218
使用 Keras + CNN 识别 MNIST 手写数字

导入模块: 下载手写数据集: 训练数据60000个,长度和宽度都是28,标签也是6000个。 测试数据10000个。 图形化数据集,查看前10个数据集: 数据预处理: 将features以reshape转化 ...

Fri Nov 01 04:11:00 CST 2019 0 352
mnist手写数字识别——深度学习入门项目(tensorflow+keras+Sequential模型

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——《mnist数据集手写数字识别》,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层、Activation激活层和Reshape层。还有其他方法训练手写数字识别模型 ...

Mon Aug 03 17:14:00 CST 2020 0 3069
李宏毅 Keras手写数字识别(优化

在之前的一章中我们讲到的keras手写数字集的识别中,所使用的loss function为‘mse’,即均方差。那我们如何才能知道所得出的结果是不是overfitting?我们通过运行结果中的training和testing即可得知。 源代码与运行截图如下: 运行截图 ...

Fri Sep 13 01:10:00 CST 2019 0 354
Keras手写识别例子(1)----softmax

转自:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/2-2-classifier/#测试模型 下载数据: # download the mnist to the path '~/.keras/datasets ...

Thu Mar 15 19:10:00 CST 2018 0 955
keras与卷积神经网络(CNN)实现识别mnist手写数字

在本篇博文当中,笔者采用了卷积神经网络来对手写数字进行识别,采用的神经网络的结构是:输入图片——卷积层——池化层——卷积层——池化层——卷积层——池化层——Flatten层——全连接层(64个神经元)——全连接层(500个神经元)——softmax函数,最后得到分类的结果。Flatten层用于将池 ...

Tue Apr 14 17:23:00 CST 2020 0 1046
 
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