keras與卷積神經網絡（CNN）實現識別mnist手寫數字
在本篇博文當中，筆者采用了卷積神經網絡來對手寫數字進行識別，采用的神經網絡的結構是:輸入圖片——卷積層——池化層——卷積層——池化層——卷積層——池化層——Flatten層——全連接層（64個神經元）——全連接層（500個神經元）——softmax函數，最后得到分類的結果。Flatten層用於將池 ...
原文：基於Tensorflow-gpu的mnist手寫數字識別(卷積神經網絡CNN)
一 構建模型 二 預測結果 可以看到， 個epoch后准確率已經非常高，通過非卷積網絡訓練模型的准確率低於卷積網絡，讀者可以自行試驗 參考： https: tensorflow.google.cn tutorials quickstart advanced hl zh cn ...
2020-03-31 00:44 0 700 推薦指數：
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