原文:mxnet卷積神經網絡訓練MNIST數據集測試

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 Batch Speed: . samples sec accuracy . INFO:root:Epoch Batch Speed: . samples sec accuracy . INFO:root:Epoch Batch Speed: . samples sec accuracy ...

2018-04-26 16:09 0 1140 推薦指數:

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TensorFlow訓練MNIST數據集(3) —— 卷積神經網絡

  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 ...

Wed Oct 03 08:05:00 CST 2018 0 1714
卷積神經網絡CNN識別MNIST數據集

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 ...

Mon Oct 14 05:47:00 CST 2019 0 682
TensorFlow 訓練MNIST數據集(2)—— 多層神經網絡

  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 ...

Tue Oct 02 20:22:00 CST 2018 0 4684
MNIST數據集卷積神經網絡的簡單實現(使用PyTorch)

設計的CNN模型包括一個輸入層,輸入的是MNIST數據集中28*28*1的灰度圖 兩個卷積層, 第一層卷積層使用6個3*3的kernel進行filter,步長為1,填充1.這樣得到的尺寸是(28+1*2-3)/1+1=28,即6個28*28的feature map 在后面進行池化,尺寸變為 ...

Fri Dec 20 22:52:00 CST 2019 0 1292
 
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