原文:李宏毅 Keras手写数字集识别(优化篇)

在之前的一章中我们讲到的keras手写数字集的识别中,所使用的loss function为 mse ,即均方差。那我们如何才能知道所得出的结果是不是overfitting 我们通过运行结果中的training和testing即可得知。 源代码与运行截图如下: 运行截图: 通过图片中的运行结果我们可以发现。训练结果中在training data上的准确率为 . ,在testing data上的准确 ...

2019-09-12 17:10 0 354 推荐指数:

查看详情

Pytorch卷积神经网络识别手写数字集

卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上, 已经有层出不穷的应用, 如果你对卷积神经网络充满好奇心,这里为你带来pytorch实现cnn一些入门的教程代码 #首先导入包 import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn ...

Mon May 20 18:03:00 CST 2019 0 617
Python实现神经网络算法识别手写数字集

最近忙里偷闲学习了一点机器学习的知识,看到神经网络算法时我和阿Kun便想到要将它用Python代码实现。我们用了两种不同的方法来编写它。这里只放出我的代码。 MNIST数据集基于美国国家标准与技术研究院的两个数据集构建而成。训练集中包含250个人的手写数字,其中50%是高中生,50%来自人口 ...

Mon Jan 14 23:27:00 CST 2019 0 1309
使用 Keras + CNN 识别 MNIST 手写数字

导入模块: 下载手写数据集: 训练数据60000个,长度和宽度都是28,标签也是6000个。 测试数据10000个。 图形化数据集,查看前10个数据集: 数据预处理: 将features以reshape转化 ...

Fri Nov 01 04:11:00 CST 2019 0 352
Keras实现简单的手写数字识别的学习

使用keras的序贯模型实现单层神经网络对手写数字识别识别,相当于是一个keras的helloworld级别的程序,就当作深度学习之路的开始。 首先导入需要的函数和包 Sequential()是最简单的模型——序贯模型。通过keras.models导入。 构建 ...

Thu Jun 01 00:49:00 CST 2017 0 5218
如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集

  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 ...

Tue Jul 19 05:11:00 CST 2016 20 33315
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM