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 ...
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:
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 ...
使用keras的序贯模型实现单层神经网络对手写数字识别的识别,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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras实现MNIST手写数字识别 MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来自美国国家标准与技术研究所,National Institute of Standards ...