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 ...

首先是不含隱層的神經網絡， 輸入層是784個神經元 輸出層是10個神經元 代碼如下 結果如下 接下來是含一個隱層的神經網絡，輸入層是784個神經元，兩個隱層都是100個神經元，輸出層是10個神經元，迭代500次，最后准確率在88%左右，汗。。。。准確率反而降 ...

　　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 ...

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 ...

浙江財經大學專業實踐深度學習tensorflow——陽誠磚 1.案例描述 使用卷積神經網絡對CIFAR-10數據集進行分類 2.CIFAR-10數據集 2.1 下載CIFAR-10數據集 2.2 導入CIFAR-10數據集 2.3 顯示數據集信息 2.4 查看單項 ...

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 ...

mxnet框架下超全手寫字體識別—從數據預處理到網絡的訓練—模型及日志的保存 INFO:root:Epoch[0] Batch [100] Speed: 1504.57 samples/sec accuracy=0.113564INFO:root:Epoch ...

這次我們將建立一個卷積神經網絡，它可以把MNIST手寫字符的識別准確率提升到99%，讀者可能需要一些卷積神經網絡的基礎知識才能更好的理解本節的內容。 程序的開頭是導入TensorFlow： import tensorflow as tf from ...