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 ...
原文：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 和 。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。 模型基本结构 如下图所示，本次采用的模型共有 层 包含dropout层 。其中卷积层和池化层各有两层。 在整个模型中，输入层负责数据输入 卷积层负责提取图片的特征 池化层采用最大池化的方式，突出主要特征，并减少参数维度 全连接 ...
2018-10-03 00:05 0 1714 推荐指数：
相关推荐
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 ...
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/简单网络】MNIST数据集-softmax、全连接神经网络，卷积神经网络模型
初学tensorflow，参考了以下几篇博客： soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先 ...
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 ...
TensorFlow训练MNIST数据集（1） —— softmax 单层神经网络
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 ...
tensorflow 2.0 学习 （十一）卷积神经网络 （一） MNIST数据集训练与预测 LeNet-5网络
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 ...
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 ...