tensorflow使用自制MNIST数据集训练识别LCD数字模型 / 开普饭

随着各大企业和研究机构在TensorFlow上训练越来越多的机器学习模型,项目的数据和计算能力需求正在急剧增加.在大部分情况下,模型是可以在单个或多 GPU 平台的服务器上运行的,但随着数据集的增大和 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23184 在本文中,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)进行深度学习.本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的 ...

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 ...

这是给大家准备的Keras速成例子杨照璐计算机视觉.深度学习方向从业者作者 | 杨照璐(微信号lwyzl0821) 编辑 | 言有三这一次我们讲讲keras这个简单.流行的深度学习框架,一个图 ...

Dataset之MNIST:MNIST(手写数字图片识别+ubyte.gz文件)数据集简介+数据增强(将已有MNIST数据集通过移动像素上下左右的方法来扩大数据集为初始数据集的5倍) MNIST数据集 ...

DL之CNN:自定义SimpleConvNet[3层,im2col优化]利用mnist数据集实现手写数字识别多分类训练来评估模型输出结果设计思路核心代码 class Convolution: d ...

DL之CNN:利用自定义DeepConvNet[7+1]算法对mnist数据集训练实现手写数字识别并预测(超过99%) 输出结果准确度都在99%以上 1.出错记录 col = np.zeros((N ...

DL之DNN:自定义MultiLayerNet(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四种最优化)对MNIST数据集训练进而比较不同方法的性能输出结果 ====== ...

DL之DNN优化技术:自定义MultiLayerNet[5*100+ReLU]对MNIST数据集训练进而比较三种权重初始值(Xavier参数初始化.He参数初始化)性能差异导读 #思路:观察不同的权 ...

DL之DNN优化技术:自定义MultiLayerNetExtend算法(BN层使用/不使用+权重初始值不同)对Mnist数据集训练评估学习过程相关文章: DL之DNN优化技术:采用三种激活函数(si ...

DL之DNN:利用MultiLayerNet模型[6*100+ReLU+SGD]对Mnist数据集训练来理解过拟合现象导读自定义少量的Mnist数据集,利用全连接神经网络MultiLayerNet ...

DL之DNN:利用MultiLayerNet模型[6*100+ReLU+SGD,weight_decay]对Mnist数据集训练来抑制过拟合输出结果设计思路核心代码 # weight_decay ...

DL之DNN:利用MultiLayerNetExtend模型[6*100+ReLU+SGD,dropout]对Mnist数据集训练来抑制过拟合输出结果设计思路 190417更新核心代码 clas ...

DL之DNN:自定义MultiLayerNet[6*100+ReLU,SGD]对MNIST数据集训练进而比较[多个超参数组合最优化]性能输出结果 val_acc:0.14 | lr:4.370890 ...

tensorflow使用自制MNIST数据集训练识别LCD数字模型