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 ...
原文：TensorFlow训练MNIST数据集（1） —— softmax 单层神经网络
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 mnist.train.num examples 张用于训练的数据，对应的有 个标签 共有 mnist.test.num examples 张用于测试的图片的数据，同样的有 个标签与之对应。为了方便访问，这些图片或标签的数据都是被格式化了的。 MNIST数据集的训练数据集 mnis ...
2018-10-01 15:16 0 2508 推荐指数：
相关推荐
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 ...
【TensorFlow/简单网络】MNIST数据集-softmax、全连接神经网络，卷积神经网络模型
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 ...
Tensorflow学习教程------利用卷积神经网络对mnist数据集进行分类_训练模型
原理就不多讲了，直接上代码，有详细注释。 结果 ...
基于MNIST数据集使用TensorFlow训练一个包含一个隐含层的全连接神经网络
包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下： 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例 ...
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[0] Batch [100] Speed: 1504.57 samples/sec accuracy=0.113564INFO:root:Epoch ...
tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络-学习笔记
tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践：tensorflow笔记”的学习笔记， 感谢曹老师 前期准备：mnist数据集下载，并存入data目录： 文件列表：四个文件，分别为训练和测试集数据 Four files ...
Tensorflow学习教程------普通神经网络对mnist数据集分类
首先是不含隐层的神经网络， 输入层是784个神经元 输出层是10个神经元 代码如下 结果如下 接下来是含一个隐层的神经网络，输入层是784个神经元，两个隐层都是100个神经元，输出层是10个神经元，迭代500次，最后准确率在88%左右，汗。。。。准确率反而降 ...