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 / 开普饭

本文是对tensorflow官方入门教程的学习和翻译,展示了创建一个基础的神经网络模型来解决图像分类问题的过程.具体步骤如下 1. 加载数据 tensorflow集成了keras这个框架,提供了Fa ...

更多技术干货第一时间送达本篇文章内容主要包括: EEGNet论文: EEGNet的实现. EEGNet简介脑机接口(BCI)使用神经活动作为控制信号,实现与计算机的直接通信.这种神经信号通常是从各 ...

包含从头开始构建Autoencoders模型的完整代码. (关注"我爱计算机视觉"公众号,一个有价值有深度的公众号~) 在本教程中,我们一起来探索一个非监督学习神经网络--Auto ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8640 介绍在本文中,我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型.我们开发一个文本分类模型,该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签.多 ...

Mxnet框架深度学习框架越来越受到大家的欢迎.但是如何正确的使用这一框架,很多人并不是很清楚.从训练数据的预处理,数据的生成(网络真正需要的数据格式,网络模型的保存,网络训练日志的保存,等等,虽然网 ...

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: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 ...

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CNN可视化:利用SimpleConvNet算法[3层,im2col优化]基于mnist数据集训练并对卷积层输出进行可视化导读利用SimpleConvNet算法基于mnist数据集训练并对卷 ...

项目背景最近老师需要我识别LCD数显仪表的数字,我首先想到的是采用类似车牌分割的办法,先把数字分割出来,再采用神经网络识别数字. 为什么不直接将整个LCD图片放进一个网络识别? 因为如果这样做的话需 ...

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