原理就不多講了,直接上代碼,有詳細注釋。 結果 ...
該內容來自 https: blog.csdn.net weixin article details 使用Tensorflow創建自己的數據集,並訓練 介紹環境 win pycharm CPU 介紹背景 要求用卷積神經網絡對不同水分的玉米進行分類 最后的目標是實現回歸,以后研究 ,神經網絡雖然是科研神器,但是在工業上的應用效果遠遠不如實驗室中的好。我們找到的教程無非是mnist,表情識別,等官方的 ...
2020-11-20 14:22 0 650 推薦指數:
原理就不多講了,直接上代碼,有詳細注釋。 結果 ...
在我的上一篇隨筆中,采用了單層神經網絡來對MNIST進行訓練,在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網絡(多層神經網絡)來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST數據 MNIST數據集只要一行代碼就可以獲取的到,非常方便。關於MNIST的基本信息可以參考我的上一篇隨筆 ...
前面兩篇隨筆實現的單層神經網絡 和多層神經網絡, 在MNIST測試集上的正確率分別約為90%和96%。在換用多層神經網絡后,正確率已有很大的提升。這次將采用卷積神經網絡繼續進行測試。 1、模型基本結構 如下圖所示,本次采用的模型共有8層(包含dropout層)。其中卷積層 ...
包含一個隱含層的全連接神經網絡結構如下: 包含一個隱含層的神經網絡結構圖 以MNIST數據集為例 ...
初學tensorflow,參考了以下幾篇博客: soft模型 tensorflow構建全連接神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建CNN[待學習] 全連接+各種優化[待學習] BN層[待學習] 先 ...
1、MNIST數據集簡介 首先通過下面兩行代碼獲取到TensorFlow內置的MNIST數據集: MNIST數據集共有55000(mnist.train.num_examples)張用於訓練的數據,對應的有55000個標簽;共有10000 ...
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 ...
一、前述 本文分享一篇基於數據集cifa10的經典模型架構和代碼。 二、代碼 三、總結 最終,在cifar-10數據集上,通過一個短時間小迭代的訓練,可以達到大致73%的准確率,持續增加max_steps,可以期望准確率逐漸增加如果max_steps比較大,則推薦使用學習 ...