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 ...
mxnet框架下超全手写字体识别 从数据预处理到网络的训练 模型及日志的保存 INFO:root:Epoch Batch Speed: . samples sec accuracy . INFO:root:Epoch Batch Speed: . samples sec accuracy . INFO:root:Epoch Batch Speed: . samples sec accuracy ...
2018-04-26 16:09 0 1140 推荐指数:
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 ...
原理就不多讲了,直接上代码,有详细注释。 结果 ...
这次我们将建立一个卷积神经网络,它可以把MNIST手写字符的识别准确率提升到99%,读者可能需要一些卷积神经网络的基础知识才能更好的理解本节的内容。 程序的开头是导入TensorFlow: import tensorflow as tf from ...
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 ...
解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为5 ...
设计的CNN模型包括一个输入层,输入的是MNIST数据集中28*28*1的灰度图 两个卷积层, 第一层卷积层使用6个3*3的kernel进行filter,步长为1,填充1.这样得到的尺寸是(28+1*2-3)/1+1=28,即6个28*28的feature map 在后面进行池化,尺寸变为 ...
1、MNIST数据集简介 首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签;共有10000 ...
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 ...