這次的mnist學習加入了測試集,看看學習的准確率,代碼如下 誤差何准確率如下 發現和書中類似,但要注意的如下: (1)數據預處理時,打散值選擇和數據空間一樣大; (2)數據處理選擇0-1之間,而不用(-1 :1),是因為后者學習效率不理想! (3)代碼還可以進行 ...
用tensorflow . 版回顧了一下mnist的學習 代碼如下,感覺這個版本下的mnist學習更簡潔,更方便 關於tensorflow的基礎知識,這里就不更新了,用到什么就到網上搜索相關的知識 觀察結果: 可由注釋理解代碼的含義 下一次更新mnist數據集訓練的進階 ...
2019-12-21 14:21 0 1906 推薦指數:
這次的mnist學習加入了測試集,看看學習的准確率,代碼如下 誤差何准確率如下 發現和書中類似,但要注意的如下: (1)數據預處理時,打散值選擇和數據空間一樣大; (2)數據處理選擇0-1之間,而不用(-1 :1),是因為后者學習效率不理想! (3)代碼還可以進行 ...
先說我遇到的一個坑,在下載MNIST訓練數據的時候,代碼報錯: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:748)> ...
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 ...
前幾天已經把mnist進階版的代碼運行出來了,因為在之前已經詳細記錄了,下面就簡單的把代碼和運行結果貼出來 View Code 運行結果: 進階版的代碼模型的識別效率已經達到了99.2%。 ...
來自書籍:TensorFlow深度學習 一、神經網絡介紹 1、全連接層(前向傳播) (1)張量方式實現:tf.matmul (2)層方式實現: ① layers.Dense(輸出節點數,激活函數),輸入節點數函數自動獲取 fc.kernel:獲取權值 ...
原理就不多講了,直接上代碼,有詳細注釋。 結果 ...
剛開始學習tf時,我們從簡單的地方開始。卷積神經網絡(CNN)是由簡單的神經網絡(NN)發展而來的,因此,我們的第一個例子,就從神經網絡開始。 神經網絡沒有卷積功能,只有簡單的三層:輸入層,隱藏層和輸出層。 數據從輸入層輸入,在隱藏層進行加權變換,最后在輸出層進行輸出。輸出的時候,我們可以使 ...
tensorflow中使用mnist數據集訓練全連接神經網絡 ——學習曹健老師“人工智能實踐:tensorflow筆記”的學習筆記, 感謝曹老師 前期准備:mnist數據集下載,並存入data目錄: 文件列表:四個文件,分別為訓練和測試集數據 Four files ...