的結果。 神經網絡模型的訓練過程 神經網絡的典型訓練過程如下: 定義包含一些可學習的參數( ...
目錄 . 准備數據集 . MNIST數據集獲取: . 程序部分 . 設計網絡結構 . 網絡設計 . 程序部分 . 迭代訓練 . 測試集預測部分 . 全部代碼 . 准備數據集 . MNIST數據集獲取: torchvision.datasets接口直接下載,該接口可以直接構建數據集,推薦 其他途徑下載后,編寫程序進行讀取,然后由Datasets構建自己的數據集 本文使用第一種方法獲取數據集,並使用 ...
2021-06-21 12:24 0 220 推薦指數:
的結果。 神經網絡模型的訓練過程 神經網絡的典型訓練過程如下: 定義包含一些可學習的參數( ...
1.導入必備的包 2.定義mnist數據的格式變換 3.下載數據集,定義數據迭代器 4.定義全連接神經網絡(多層感知機)(若是CNN卷積神經網絡,則在網絡中添加幾個卷積層即可 ...
mnist的卷積神經網絡例子和上一篇博文中的神經網絡例子大部分是相同的。但是CNN層數要多一些,網絡模型需要自己來構建。 程序比較復雜,我就分成幾個部分來敘述。 首先,下載並加載數據: 定義四個函數,分別用於初始化權值W,初始化偏置項b, 構建卷積層和構建池化層 ...
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 ...
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 ...
是一個非常強大的用來做大規模數值計算的庫。其所擅長的任務之一就是實現以及訓練深度神經網絡。 在博文中 ...
一、構建模型 二、預測結果 可以看到,5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 ...
一、MNSIT數據處理 MNSIT是一個非常有名的手寫體數字識別數據集。包含60000張訓練圖片,10000張測試圖片。每張圖片是28X28的數字。 TonserFlow提供了一個類來處理 MNSIT數據。這個類會自動下載並轉化數據結構。 為了方便使用隨機梯度下降 ...