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)。 卷積NN主要有兩部分組成,一部分是對(duì)輸入圖片特征提取蛋铆,一部分是全連接網(wǎng)絡(luò),主要組成操作包括卷積...

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繼續(xù)上一篇中的問(wèn)題2衔统,怎樣對(duì)自定義的圖片數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練呢激挪?在參數(shù)和模型固定的情況下豆同,增加訓(xùn)練集剩瓶,有助于提高模型的泛化能力驹溃。在前面,我們是對(duì)下載下來(lái)的mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行的訓(xùn)練...
在mnist數(shù)據(jù)集上搭建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)延曙,完成在測(cè)試集上的訓(xùn)練豌鹤,詳情參看:基于TensorFlow的mnist數(shù)據(jù)集BP網(wǎng)絡(luò)搭建 那么我們思考:1.能不能對(duì)實(shí)際圖片進(jìn)行預(yù)測(cè)? 2...