原理就不多讲了,直接上代码,有详细注释。 结果 ...
该内容来自 https: blog.csdn.net weixin article details 使用Tensorflow创建自己的数据集,并训练 介绍环境 win pycharm CPU 介绍背景 要求用卷积神经网络对不同水分的玉米进行分类 最后的目标是实现回归,以后研究 ,神经网络虽然是科研神器,但是在工业上的应用效果远远不如实验室中的好。我们找到的教程无非是mnist,表情识别,等官方的 ...
2020-11-20 14:22 0 650 推荐指数:
原理就不多讲了,直接上代码,有详细注释。 结果 ...
在我的上一篇随笔中,采用了单层神经网络来对MNIST进行训练,在测试集中只有约90%的正确率。这次换一种神经网络(多层神经网络)来进行训练和测试。 1、获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到,非常方便。关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔 ...
前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络, 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%。在换用多层神经网络后,正确率已有很大的提升。这次将采用卷积神经网络继续进行测试。 1、模型基本结构 如下图所示,本次采用的模型共有8层(包含dropout层)。其中卷积层 ...
包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例 ...
初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先 ...
1、MNIST数据集简介 首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签;共有10000 ...
mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型及日志的保存 INFO:root:Epoch[0] Batch [100] Speed: 1504.57 samples/sec accuracy=0.113564INFO:root:Epoch ...
一、前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码。 二、代码 三、总结 最终,在cifar-10数据集上,通过一个短时间小迭代的训练,可以达到大致73%的准确率,持续增加max_steps,可以期望准确率逐渐增加如果max_steps比较大,则推荐使用学习 ...