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 ...
在之前的TensorFlow学习笔记 图像识别与卷积神经网络 链接:请点击我 中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型。那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练。而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程。 我的学习步骤分为以下四步: ,温习LeNet 的网络层 ,使用LeN ...
2019-12-07 18:12 0 2183 推荐指数:
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 ...
View Code 上面是LeNet-5train.py文件的内容。 与全连接层相比,卷积层的train.py文件主要调整了输入参数的维度,和增加了过滤器的深度 下面是构造六层卷积层的程序 View Code 下面 ...
参考:Running Locally 1、检查数据、config文件是否配置好 可参考之前博客: Tensorflow Object_detection之配置Training Pipeline Tensorflow Object_detection之准备数据生成TFRecord 2、训练 ...
如题所述,官网地址: https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r1.2/quick_start.html 数据集下载: 个人整合后的代码 ...
数据读入需求 我们在训练模型参数时想要从训练数据集中一次取出一小批数据(比如50条、100条)做梯度下降,不断地分批取出数据直到损失函数基本不再减小并且在训练集上的正确率足够高,取出的n条数据还要是预处理过的,一次取出的要包含输入数据和对应的lable,并且希望在达到训练效果之前可以不断地取出 ...
Minist数据集:MNIST_data 包含四个数据文件 一、方法一:经典方法 tf.matmul(X,w)+b 准确率大约是92%,TFboard: 二、方法二:deep learning 卷积神经网络 准确率达到98%,Board ...
原理就不多讲了,直接上代码,有详细注释。 结果 ...
labllmg标注,得到xml文件,xml转成csv,csv转成tfrecord,就是跑几个脚本。 设置配置文件 到object dection github寻找配置文件sample 如果你下载 ...