繼續(xù)上一篇中的問(wèn)題2，怎樣對(duì)自定義的圖片數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練呢？在參數(shù)和模型固定的情況下，增加訓(xùn)練集，有助于提高模型的泛化能力廓译。在前面档插，我們是對(duì)下載下來(lái)的mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行的訓(xùn)練...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：河北
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基于TensorFlow對(duì)自定義數(shù)字圖片搭建BP網(wǎng)絡(luò) -
CNN在mnist數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)這次我們使用CNN中最經(jīng)典的Lenet網(wǎng)絡(luò)在mnist數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)瘫拣。 卷積NN主要有兩部分組成捌归，一部分是對(duì)輸入圖片特征提取肛响，一部分是全連接網(wǎng)絡(luò)，主要組成操作包括卷積...