網絡結構如下: 代碼如下: 訓練和測試結果如下: 下次更新CIFAR10數據集與改進VGG13網絡 ...
View Code 上面是LeNet train.py文件的內容。 與全連接層相比,卷積層的train.py文件主要調整了輸入參數的維度,和增加了過濾器的深度 下面是構造六層卷積層的程序 View Code 下面是運行的結果,由於該程序運行的速度很慢,所以在筆記本上並沒有跑出來 打算回到公司里去跑 下面是跑過了 遍之后得到的結果 可以看到誤差是在逐漸縮小的, 遍之后,正確率已經可以達到 .... ...
2017-04-23 09:41 0 3236 推薦指數:
網絡結構如下: 代碼如下: 訓練和測試結果如下: 下次更新CIFAR10數據集與改進VGG13網絡 ...
在之前的TensorFlow學習筆記——圖像識別與卷積神經網絡(鏈接:請點擊我)中了解了一下經典的卷積神經網絡模型LeNet模型。那其實之前學習了別人的代碼實現了LeNet網絡對MNIST數據集的訓練。而這篇文章是想自己完成LeNet網絡來訓練自己的數據集。LeNet主要用來進行手寫字符的識別 ...
原理就不多講了,直接上代碼,有詳細注釋。 結果 ...
LeNet-5實現MNIST分類 本人水平有限,如有錯誤,歡迎指出! 1. LeNet-5 1.1 簡介 LeNet-5是由“深度學習三巨頭”之一、圖靈獎得主Yann LeCun在一篇名為"Gradient-Based Learning Applied to Document ...
在我的上一篇隨筆中,采用了單層神經網絡來對MNIST進行訓練,在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網絡(多層神經網絡)來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST數據 MNIST數據集只要一行代碼就可以獲取的到,非常方便。關於MNIST的基本信息可以參考我的上一篇隨筆 ...
前面兩篇隨筆實現的單層神經網絡 和多層神經網絡, 在MNIST測試集上的正確率分別約為90%和96%。在換用多層神經網絡后,正確率已有很大的提升。這次將采用卷積神經網絡繼續進行測試。 1、模型基本結構 如下圖所示,本次采用的模型共有8層(包含dropout層)。其中卷積層 ...
tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 接下來載入MNIST數據集, ...
初學tensorflow,參考了以下幾篇博客: soft模型 tensorflow構建全連接神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建CNN[待學習] 全連接+各種優化[待學習] BN層[待學習] 先 ...