利用TensorFlow1.0搭建卷積神經網絡用於識別MNIST數據集,算是深度學習里的hello world吧。雖然只有兩個卷積層,但在訓練集上的正確率已經基本達到100%了。 代碼如下: 訓練一共訓練了3個多小時,訓練效果應當很棒。 但在測試集上,由於一次直接讀入10000 ...
卷積神經網絡的結構我隨意設了一個。 結構大概是下面這個樣子: 代碼如下: 最終在測試集上識別率在 左右。 相關測試數據可以在這里下載到。 ...
2018-09-13 10:14 0 1750 推薦指數:
利用TensorFlow1.0搭建卷積神經網絡用於識別MNIST數據集,算是深度學習里的hello world吧。雖然只有兩個卷積層,但在訓練集上的正確率已經基本達到100%了。 代碼如下: 訓練一共訓練了3個多小時,訓練效果應當很棒。 但在測試集上,由於一次直接讀入10000 ...
在本篇博文當中,筆者采用了卷積神經網絡來對手寫數字進行識別,采用的神經網絡的結構是:輸入圖片——卷積層——池化層——卷積層——池化層——卷積層——池化層——Flatten層——全連接層(64個神經元)——全連接層(500個神經元)——softmax函數,最后得到分類的結果。Flatten層用於將池 ...
https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras實現MNIST手寫數字識別 MNIST手寫數字數據集介紹 MNIST手寫數字數據集來自美國國家標准與技術研究所,National Institute of Standards ...
算的的上是自己搭建的第一個卷積神經網絡。網絡結構比較簡單。 輸入為單通道的mnist數據集。它是一張28*28,包含784個特征值的圖片 我們第一層輸入,使用5*5的卷積核進行卷積,輸出32張特征圖,然后使用2*2的池化核進行池化 輸出14*14的圖片 第二層 使用5*5的卷積和進行卷積 ...
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 ...
版權聲明:本文為轉載文章,轉自 https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 卷積神經網絡入門學(1) 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article ...
神經網絡輸入層神經單元個數:784 (圖像大小28*28) 輸出層 :10 (10個類別分類,即10個數字) 隱藏層個數 ...
結果: ...