上代碼: 打開cmd,進入當前文件夾,執行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor學習\logs' 就可以進入tenso ...
首先,關於神經網絡,其實是一個結合很多知識點的一個算法,關於cnn 卷積神經網絡 大家需要了解: 下面給出我之前總結的這兩個知識點 基於吳恩達的機器學習 代價函數: 代價函數 代價函數 Cost Function 是定義在整個訓練集上的,是所有樣本誤差的平均,也就是損失函數的平均。 具體的了解請看我的博客: https: blog.csdn.net qq article details 梯度下降 ...
2019-09-09 09:50 1 858 推薦指數:
上代碼: 打開cmd,進入當前文件夾,執行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor學習\logs' 就可以進入tenso ...
導入依賴 下載數據集 mnist數據集是一個公共的手寫數字數據集,一共有7W張28*28像素點的0-9手寫數字圖片和標簽,其中有6W張是訓練集,1W張是測試集。 其中,x_train為訓練集特征,y_train為訓練集標簽,x_test為測試集特征 ...
功能: 將文件夾下的20*20像素黑白圖片,根據重心位置繪制到28*28圖片上,然后保存。經過預處理的圖片有利於數字的准確識別。參見MNIST對圖片的要求。 此處可下載已處理好的圖片: https://files.cnblogs.com/files ...
一、構建模型 二、預測結果 可以看到,5個epoch后准確率已經非常高,通過非卷積網絡訓練模型的准確率低於卷積網絡,讀者可以自行試驗 參考: https://tensorflow.google.cn/tutorials ...
折騰了幾天,爬了大大小小若干的坑,特記錄如下。代碼在最后面。 環境: 方法: 調試代碼: 坑1:ModuleNotFoundError: ...
莫煩視頻網址 這個代碼實現了預測和可視化 去掉可視化進行代碼簡化 ...
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 ...