2.1.2 下載CIFAR-10 數據 2.1.3 TensorFlow 的數據讀取機制 實驗腳本: 2.1.4 實驗:將CIFAR-10 數據集保存為圖片形式 2.2.3 訓練模型 2.2.4 在TensorFlow 中查看訓練進度 2.2.5 ...
訓練模型,迭代 次: 查看訓練模型loss和accuracy: 精度圖像如下所示: 評估模型: 用測試集來驗證模型好壞, 次迭代准確度為 . 。可以繼續調節卷積層,池化層,隱藏層,數據集批量大小,迭代次數來提高模型准確度。 預測模型: ...
2019-10-31 15:22 0 310 推薦指數:
2.1.2 下載CIFAR-10 數據 2.1.3 TensorFlow 的數據讀取機制 實驗腳本: 2.1.4 實驗:將CIFAR-10 數據集保存為圖片形式 2.2.3 訓練模型 2.2.4 在TensorFlow 中查看訓練進度 2.2.5 ...
原文:https://blog.csdn.net/zzulp/article/details/76358694 View Code 實驗結果: ...
簡介 在上一篇博客:數據挖掘入門系列教程(十一點五)之CNN網絡介紹中,介紹了CNN的工作原理和工作流程,在這一篇博客,將具體的使用代碼來說明如何使用keras構建一個CNN網絡來對CIFAR-10數據集進行訓練。 如果對keras不是很熟悉的話,可以去看一看官方文檔。或者看一看我前面的博客 ...
本文將會介紹如何利用Keras來搭建著名的ResNet神經網絡模型,在CIFAR-10數據集進行圖像分類。 數據集介紹 CIFAR-10數據集是已經標注好的圖像數據集,由Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton三人收集,其訪問網址 ...
基於Kaggle的圖像分類(CIFAR-10) Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle 一直在使用Gluon’s data package數據包直接獲得張量格式的圖像數據集。然而,在實際應用中,圖像數據集往往以圖像文件的形式存在。將從原始圖像 ...
1 CIFAR-10 數據集 CIFAR-10數據集是機器學習中的一個通用的用於圖像識別的基礎數 ...
僅僅為了學習Keras的使用,使用一個四層的全連接網絡對MNIST數據集進行分類,網絡模型各層結點數為:3072: : 1024 : 512:10; 使用50000張圖片進行訓練,10000張測試: 訓練過程中,損失和正確率曲線: 可以看到,訓練集的損失在一直降低,而測試集 ...