上一節我們學習了Pytorch優化網絡的基本方法，本節我們將以MNIST數據集為例，通過搭建一個完整的神經網絡，來加深對Pytorch的理解。 一、數據集 MNIST是一個非常經典的數據集，下載鏈接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist ...

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 ...

　　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 ...

最后能得到99%的准確率 ...

的問題：（好吧，這塊受訓練水平的影響，還是借鑒另一篇博客的翻譯：神經網絡六大坑） 　　1，you d ...

轉自:http://ruby.ctolib.com/article/wiki/77331 Fine-tune pretrained Convolutional Neural Networks with PyTorch. Features Gives access ...

在前面的博客人工神經網絡入門和訓練深度神經網絡，也介紹了與本文類似的內容。前面的兩篇博客側重的是如何使用TensorFlow實現，而本文側重相關數學公式及其推導。 1 神經網絡基礎 1.1 單個神經元 一個神經元就是一個計算單元，傳入$n$個輸入，產生一個輸出，再應用於激活函數。記$n$維 ...