卷积神经网络识别Mnist图片
利用TensorFlow1.0搭建卷积神经网络用于识别MNIST数据集，算是深度学习里的hello world吧。虽然只有两个卷积层，但在训练集上的正确率已经基本达到100%了。 代码如下： 训练一共训练了3个多小时，训练效果应当很棒。 但在测试集上，由于一次直接读入10000 ...
原文：【Python】keras卷积神经网络识别mnist
卷积神经网络的结构我随意设了一个。 结构大概是下面这个样子： 代码如下： 最终在测试集上识别率在 左右。 相关测试数据可以在这里下载到。 ...
2018-09-13 10:14 0 1750 推荐指数：
相关推荐
keras与卷积神经网络（CNN）实现识别mnist手写数字
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 ...
用Keras实现MNIST手写数字识别（使用CNN:卷积神经网络）
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 ...
使用卷积神经网络CNN训练识别mnist
算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络。网络结构比较简单。 输入为单通道的mnist数据集。它是一张28*28，包含784个特征值的图片 我们第一层输入，使用5*5的卷积核进行卷积，输出32张特征图，然后使用2*2的池化核进行池化 输出14*14的图片 第二层 使用5*5的卷积和进行卷积 ...
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 ...
卷积神经网络CNN与基于MNIST的Python代码示例
版权声明：本文为转载文章，转自 https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 卷积神经网络入门学(1) 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article ...
python: 神经网络实现MNIST图像识别
神经网络输入层神经单元个数：784 （图像大小28*28） 输出层 ：10 （10个类别分类，即10个数字） 隐藏层个数 ...
Keras实现卷积神经网络
结果： ...