本文將和大家一起一步步嘗試對Fashion MNIST數據集進行調參,看看每一步對模型精度的影響。（調參過程中，基礎模型架構大致保持不變） 廢話不多說，先上任務： 模型的主體框架如下（此為拿到的原始代碼,使用的框架是keras）： 裸跑的精度為 -- 將epochs由1變為 ...

利用卷積神經網絡訓練圖像數據分為以下幾個步驟 讀取圖片文件 產生用於訓練的批次 定義訓練的模型（包括初始化參數，卷積、池化層等參數、網絡） 訓練 1 讀取圖片文件 　　這里文件名作為標簽，即類別（其數據類型要確定，后面要轉為tensor類型數據 ...

最終成果 http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/ GITHUB https://github.com/XavierJiezou/pytorch-cnn-mnist 本文以最經典的mnist數據集為例，講述 ...

　　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 ...

　　神經網絡訓練的時候，我們需要將模型保存下來，方便后面繼續訓練或者用訓練好的模型進行測試。因此，我們需要創建一個saver保存模型。 　　訓練好的模型信息會記錄在checkpoint文件中，大致如下： 　　其余還會生成一些文件，分別 ...

1.mnist_train.py 2.mnist_inference.py 3.mnist_test.py 4.predict.py ...

Python按比率划分訓練/驗證/測試樣本 ...