用Keras實現MNIST手寫數字識別（使用CNN:卷積神經網絡）
https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras實現MNIST手寫數字識別 MNIST手寫數字數據集介紹 MNIST手寫數字數據集來自美國國家標准與技術研究所，National Institute of Standards ...
原文：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 個神經元 全連接層 個神經元 softmax函數，最后得到分類的結果。Flatten層用於將池化之后的多個二維數組展開成一維數組，再灌入全連接層的神經元當中。 首先導包： 建立神經網絡的順序模型： 添加神經網絡的結構 三組卷積層， ...
2020-04-14 09:23 0 1046 推薦指數：
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