原文:李宏毅 Keras手寫數字集識別(優化篇)

在之前的一章中我們講到的keras手寫數字集的識別中,所使用的loss function為 mse ,即均方差。那我們如何才能知道所得出的結果是不是overfitting 我們通過運行結果中的training和testing即可得知。 源代碼與運行截圖如下: 運行截圖: 通過圖片中的運行結果我們可以發現。訓練結果中在training data上的准確率為 . ,在testing data上的准確 ...

2019-09-12 17:10 0 354 推薦指數:

查看詳情

Pytorch卷積神經網絡識別手寫數字集

卷積神經網絡目前被廣泛地用在圖片識別上, 已經有層出不窮的應用, 如果你對卷積神經網絡充滿好奇心,這里為你帶來pytorch實現cnn一些入門的教程代碼 #首先導入包 import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn ...

Mon May 20 18:03:00 CST 2019 0 617
Python實現神經網絡算法識別手寫數字集

最近忙里偷閑學習了一點機器學習的知識,看到神經網絡算法時我和阿Kun便想到要將它用Python代碼實現。我們用了兩種不同的方法來編寫它。這里只放出我的代碼。 MNIST數據集基於美國國家標准與技術研究院的兩個數據集構建而成。訓練集中包含250個人的手寫數字,其中50%是高中生,50%來自人口 ...

Mon Jan 14 23:27:00 CST 2019 0 1309
使用 Keras + CNN 識別 MNIST 手寫數字

導入模塊: 下載手寫數據集: 訓練數據60000個,長度和寬度都是28,標簽也是6000個。 測試數據10000個。 圖形化數據集,查看前10個數據集: 數據預處理: 將features以reshape轉化 ...

Fri Nov 01 04:11:00 CST 2019 0 352
Keras實現簡單的手寫數字識別的學習

使用keras的序貫模型實現單層神經網絡對手寫數字識別識別,相當於是一個keras的helloworld級別的程序,就當作深度學習之路的開始。 首先導入需要的函數和包 Sequential()是最簡單的模型——序貫模型。通過keras.models導入。 構建 ...

Thu Jun 01 00:49:00 CST 2017 0 5218
如何用卷積神經網絡CNN識別手寫數字集

  前幾天用CNN識別手寫數字集,后來看到kaggle上有一個比賽是識別手寫數字集的,已經進行了一年多了,目前有1179個有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一開始用最簡單的MLP,准確率只有98.19%,然后不斷改進,現在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 ...

Tue Jul 19 05:11:00 CST 2016 20 33315
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM