DL之NN/CNN：NN算法进阶优化(本地数据集50000张训练集图片)，六种不同优化算法实现手写数字图片识别逐步提高99.6%准确率 / 开普饭

解决overfitting的方法 Dropout, regularization, batch normalizatin. 但是要注意dropout只在训练的时候用,让一部分神经元随机失活. Batc ...

2019年上半年收集到的人工智能深度学习方向干货文章随机森林VS神经网络:哪个更好? 深度学习--感知机讲解深度学习NN.CNN.RNN.和DNN你了解吗? 手工计算深度学习模型中的参数数量使用 ...

30秒快读 1 或许你习惯于刷脸支付.对着智能音箱下达命令,也听说过机器人了打败专业围棋选手的故事,AI正走进我们的生活. 2 尤其是疫情期间智能热成像仪.消毒机器人等AI产物,在防疫.抗疫.复工.复 ...

DL之NN:NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进,进一步提高手写数字图片识别的准确率导读上一篇文章,比较了三种算法实现对手写数字识别,其中,SVM和神经网络算法表现非 ...

DL之NN/Average_Darkness/SVM:手写数字图片识别(本地数据集50000训练集+数据集加4倍)比较3种算法Average_Darkness.SVM.NN各自的准确率数据集下载以及 ...

DL之NN:利用(本地数据集50000张数据集)调用自定义神经网络network.py实现手写数字图片识别94%准确率输出结果更新-- 代码设计 import mnist_loader impor ...

DL之NN:基于(sklearn自带手写数字图片识别数据集)+自定义NN类(三层64→100→10)实现97.5%准确率输出结果核心代码 #DL之NN:基于sklearn自带手写数字图片识别数据集 ...

TF之NN:利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别输出结果代码设计 import numpy ...

DL之LiR&DNN&CNN:利用LiR.DNN.CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测输出结果数据集:Dataset之MNIST:MNIST( ...

DL之DNN:利用DNN[784→50→100→10]算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测.模型优化导读目的是建立三层神经网络,进一步理解DNN内部的运作机制输出结果设计思路核心代 ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果 1.10.0 Size of: - Trai ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果下边两张图对应查看,可知,数字0有965个是 ...

DL之NN/CNN：NN算法进阶优化(本地数据集50000张训练集图片)，六种不同优化算法实现手写数字图片识别逐步提高99.6%准确率