參考: 原視頻:李宏毅機器學習-Keras-Demo 調參博文1:深度學習入門實踐_十行搭建手寫數字識別神經網絡 調參博文2:手寫數字識別---demo(有小錯誤) 代碼鏈接: 編程環境: 操作系統:win7 - CPU ...
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:
參考: 原視頻:李宏毅機器學習-Keras-Demo 調參博文1:深度學習入門實踐_十行搭建手寫數字識別神經網絡 調參博文2:手寫數字識別---demo(有小錯誤) 代碼鏈接: 編程環境: 操作系統:win7 - CPU ...
一、前述 Keras 適合快速體驗 ,keras的設計是把大量內部運算都隱藏了,用戶始終可以用theano或tensorflow的語句來寫擴展功能並和keras結合使用。 二、安裝 Pip install --upgrade keras 三、Keras模型之序列模型 序列模型屬於通用模型 ...
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 ...
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 ...
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 ...
使用keras的序貫模型實現單層神經網絡對手寫數字識別的識別,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 ...
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 ...
一、前述 VGG16是由16層神經網絡構成的經典模型,包括多層卷積,多層全連接層,一般我們改寫的時候卷積層基本不動,全連接層從后面幾層依次向前改寫,因為先改參數較小的。 二、具體 1、因為本文中 ...