網絡結構如下: 代碼如下: 訓練和測試結果如下: 下次更新CIFAR10數據集與改進VGG13網絡 ...
在之前的TensorFlow學習筆記 圖像識別與卷積神經網絡 鏈接:請點擊我 中了解了一下經典的卷積神經網絡模型LeNet模型。那其實之前學習了別人的代碼實現了LeNet網絡對MNIST數據集的訓練。而這篇文章是想自己完成LeNet網絡來訓練自己的數據集。LeNet主要用來進行手寫字符的識別與分類,下面記錄一下自己學習的過程。 我的學習步驟分為以下四步: ,溫習LeNet 的網絡層 ,使用LeN ...
2019-12-07 18:12 0 2183 推薦指數:
網絡結構如下: 代碼如下: 訓練和測試結果如下: 下次更新CIFAR10數據集與改進VGG13網絡 ...
View Code 上面是LeNet-5train.py文件的內容。 與全連接層相比,卷積層的train.py文件主要調整了輸入參數的維度,和增加了過濾器的深度 下面是構造六層卷積層的程序 View Code 下面 ...
參考:Running Locally 1、檢查數據、config文件是否配置好 可參考之前博客: Tensorflow Object_detection之配置Training Pipeline Tensorflow Object_detection之准備數據生成TFRecord 2、訓練 ...
如題所述,官網地址: https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r1.2/quick_start.html 數據集下載: 個人整合后的代碼 ...
數據讀入需求 我們在訓練模型參數時想要從訓練數據集中一次取出一小批數據(比如50條、100條)做梯度下降,不斷地分批取出數據直到損失函數基本不再減小並且在訓練集上的正確率足夠高,取出的n條數據還要是預處理過的,一次取出的要包含輸入數據和對應的lable,並且希望在達到訓練效果之前可以不斷地取出 ...
Minist數據集:MNIST_data 包含四個數據文件 一、方法一:經典方法 tf.matmul(X,w)+b 准確率大約是92%,TFboard: 二、方法二:deep learning 卷積神經網絡 准確率達到98%,Board ...
原理就不多講了,直接上代碼,有詳細注釋。 結果 ...
labllmg標注,得到xml文件,xml轉成csv,csv轉成tfrecord,就是跑幾個腳本。 設置配置文件 到object dection github尋找配置文件sample 如果你下載 ...