卷積神經網絡CNN識別MNIST數據集
這次我們將建立一個卷積神經網絡，它可以把MNIST手寫字符的識別准確率提升到99%，讀者可能需要一些卷積神經網絡的基礎知識才能更好的理解本節的內容。 程序的開頭是導入TensorFlow： import tensorflow as tf from ...
原文：MNIST數據集上卷積神經網絡的簡單實現（使用PyTorch)
設計的CNN模型包括一個輸入層，輸入的是MNIST數據集中 的灰度圖 兩個卷積層， 第一層卷積層使用 個 的kernel進行filter，步長為 ，填充 .這樣得到的尺寸是 ,即 個 的feature map 在后面進行池化，尺寸變為 第二層卷積層使用 個 的kernel,步長為 ，無填充，得到 ,即 個 的feature map 池化后尺寸為 后面加兩層全連接層，第一層將 個神經元線性變換為 個 ...
2019-12-20 14:52 0 1292 推薦指數：
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mxnet卷積神經網絡訓練MNIST數據集測試
mxnet框架下超全手寫字體識別—從數據預處理到網絡的訓練—模型及日志的保存 INFO:root:Epoch[0] Batch [100] Speed: 1504.57 samples/sec accuracy=0.113564INFO:root:Epoch ...
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