原文:mxnet卷积神经网络训练MNIST数据集测试

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:

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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 ...

Wed Oct 03 08:05:00 CST 2018 0 1714
卷积神经网络CNN识别MNIST数据集

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 ...

Mon Oct 14 05:47:00 CST 2019 0 682
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 ...

Tue Oct 02 20:22:00 CST 2018 0 4684
MNIST数据集卷积神经网络的简单实现(使用PyTorch)

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 ...

Fri Dec 20 22:52:00 CST 2019 0 1292
 
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