TF之CNN：CNN实现mnist数据集预测 96%采用placeholder用法+2层C及其max_pool法+隐藏层dropout法+输出层softmax法+目标函数cross

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DL之DCGNN:基于TF利用DCGAN实现在MNIST数据集上训练生成新样本说明:所有图片文件丢失输出结果更新-- 设计思路更新-- 实现部分代码更新--

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 ...

TF:基于CNN(2+1)实现MNIST手写数字图片识别准确率提高到99% 导读与Softmax回归模型相比,使用两层卷积的神经网络模型借助了卷积的威力,准确率高非常大的提升. 输出结果 Extra ...

TF之CNN:基于CIFAR-10数据集训练.检测CNN(2+2)模型(TensorBoard可视化) 1.基于CIFAR-10数据集训练CNN(2+2)模型代码 from datetime impo ...

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 ...

DL之Attention:基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init.ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测相关文章 DL之A ...

DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(计算梯度两种方法)利用MNIST数据集进行训练.预测导读利用python的numpy计算库,进行自定义搭建2层神经网络TwoLayerN ...

TF之CNN：CNN实现mnist数据集预测 96%采用placeholder用法+2层C及其max_pool法+隐藏层dropout法+输出层softmax法+目标函数cross_entropy法+