本文将和大家一起一步步尝试对Fashion MNIST数据集进行调参,看看每一步对模型精度的影响。（调参过程中，基础模型架构大致保持不变） 废话不多说，先上任务： 模型的主体框架如下（此为拿到的原始代码,使用的框架是keras）： 裸跑的精度为 -- 将epochs由1变为 ...

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 读取图片文件 产生用于训练的批次 定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络） 训练 1 读取图片文件 　　这里文件名作为标签，即类别（其数据类型要确定，后面要转为tensor类型数据 ...

最终成果 http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/ GITHUB https://github.com/XavierJiezou/pytorch-cnn-mnist 本文以最经典的mnist数据集为例，讲述 ...

　　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 ...

　　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 ...

　　神经网络训练的时候，我们需要将模型保存下来，方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试。因此，我们需要创建一个saver保存模型。 　　训练好的模型信息会记录在checkpoint文件中，大致如下： 　　其余还会生成一些文件，分别 ...

1.mnist_train.py 2.mnist_inference.py 3.mnist_test.py 4.predict.py ...

Python按比率划分训练/验证/测试样本 ...