keras 极简搭建VGG16 手写数字识别
使用VGG16网络 完成迁移学习案例 我跑了30轮数据，测试集上准确率在0.9833左右 ...
原文：【Keras篇】---利用keras改写VGG16经典模型在手写数字识别体中的应用
一 前述 VGG 是由 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 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 ，而数据集是 的，所以需要通过OpenCV在代码里去改变。 把模型下载后离线放入用户的管理目录下面，这样训练的时候就不需要从网上再下载了 ...
2018-03-30 16:42 0 7596 推荐指数：
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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 ...