原文:keras 极简搭建VGG16 手写数字识别

使用VGG 网络 完成迁移学习案例 我跑了 轮数据,测试集上准确率在 . 左右 ...

2020-02-12 20:27 0 2091 推荐指数:

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Keras篇】---利用keras改写VGG16经典模型在手写数字识别体中的应用

一、前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型,包括多层卷积,多层全连接层,一般我们改写的时候卷积层基本不动,全连接层从后面几层依次向前改写,因为先改参数较小的。 二、具体 1、因为本文中代码需要依赖OpenCV,所以第一步先安装OpenCV 因为VGG要求输入244*244 ...

Sat Mar 31 00:42:00 CST 2018 0 7596
Keras实现VGG16

3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGG成功构筑了16-19层深的卷积神经网络。   VGG取得了201 ...

Sun Feb 10 04:51:00 CST 2019 0 1636
tensorflow和keras搭建DNN、CNN、RNN手写数字识别

MNIST手写数字集   MNIST是一个由美国由美国邮政系统开发的手写数字识别数据集。手写内容是0~9,一共有60000个图片样本,我们可以到MNIST官网免费下载,总共4个.gz后缀的压缩文件,该文件是二进制内容。 文件名 大小 用途 ...

Sat Jul 20 01:37:00 CST 2019 0 992
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
 
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