这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN),CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习,例如图片分类和验证码识别,也可以配合其他模型实现 OCR。 使用 Python 处理图片 在具体介绍 CNN 之前,我们先来看看怎样使用 Python 处理图片。Python 处理图片最主要使用的类库 ...
仅做记录,后面慢慢整理 训练函数: 测试代码: 这里生成的模型是ckpt,参考代码CNN中是没有指定输入输出结点名称的,这里直接在源码第 层修改即可。 使用Netron可以快速查看模型结构,找到输入输出结点名称。 也可以使用代码打印全部结点名称: 拿到输出结点名称后,就可以使用脚本对ckpt模型转换了,转成pb格式 第一个参数是 ckpt模型地址,第二个是pb模型输出地址,第三个是输出结点 拿到p ...
2019-08-06 18:32 0 1755 推荐指数:
这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN),CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习,例如图片分类和验证码识别,也可以配合其他模型实现 OCR。 使用 Python 处理图片 在具体介绍 CNN 之前,我们先来看看怎样使用 Python 处理图片。Python 处理图片最主要使用的类库 ...
原文链接:https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ ...
我对机器学习的某些方面还是欠缺了解,总感觉整理不下去,初步定下以下话题吧。 卷积神经网络DN ...
最近几天陆续补充了一些“线性回归”部分内容,这节继续机器学习基础部分,这节主要对CNN的基础进行整理,仅限于基础原理的了解,更复杂的内容和实践放在以后再进行总结。 卷积神经网络的基本原理 前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍,这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结 ...
项目简介: 目标:识别全班61个人的人脸。 实现途径:卷积神经网络 用全班采集的照片训练直接训练自己的模型(图片格式132*197,每人10张,8张加入训练集,1张validation,1张test) 调用keras.application中的base_model(xception ...
题目太长了!下载地址【传送门】 第1题 简述:识别图片上的数字。 运行结果: 第2题 简介:使用神经网络实现数字识别(Θ已提供) 神经网络的矩阵表示分析: 运行结果: ...
题目太长了!下载地址【传送门】 第1题 简述:识别图片上的数字。 第1步:读取数据文件: %% Setup the parameters you will use for this part of the exercise input_layer_size = 400 ...
一:神经网络实现识别手写数字 使用神经网络再次实现处理手写数字数据集。通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算得非正则化和正则化版本。还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测得方法。 (一)导入库,并且读取数据集 因为我们的数据集类型是.mat文件(是在matlab的本机格式),所以在 ...