前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 ...
今天我们的主角是keras,其简洁性和易用性简直出乎David 我的预期。大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层,向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步。 所以,今天就来带大家写keras中的Hello World , 做一个手写数字识别的cnn。回顾cnn架构: 我们要处理的是这样的灰度像素图: 我们先来看跑完的结果 在Google Colab上运行 : 所以我们跑的是ke ...
2019-03-06 19:59 0 1368 推荐指数:
前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 ...
@ 目录 ✌ 卷积神经网络手写数字图像识别 1、✌ 导入相关库 2、✌ 导入手写数据集 3、✌ 定义数据包装器 4、✌ 查看数据维度 5、✌ 定义卷积网络层 6、✌ 定义模型与损失函数、优化器 7、✌ 训练 ...
这篇文章中,我们将使用CNN构建一个Tensorflow.js模型来分辨手写的数字。首先,我们通过使之“查看”数以千计的数字图片以及他们对应的标识来训练分辨器。然后我们再通过此模型从未“见到”过的测试数据评估这个分辨器的精确度。 一、运行代码 这篇文章的全部代码可以在仓库 ...
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 ...
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 ...
原文链接:https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ ...
是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。 在博文中 ...
卷积和池化在深度学习中的作用是对图像和文本信息提取特征的常用方式,特别是在分类领域 卷积:通过不同的卷积核与图像或文本数据矩阵 进行矩阵相乘,得到不同特征的若干组训练特征数据 池化:池化通常有两种最大池化(max-pooling)和平均池化,最大池化就是在一块矩阵区域(比如2X2,4个像素点 ...