#MNIST数据集 # coding: utf-8 # In[2]: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # In[3]: #载入数据集 mnist = input_da... ...
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2019-02-25 20:18:21
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在Fashion MNIST数据集上使用tf.keras完成对服饰图像分类的神经网络模型。 1，导入数据集 数据大小：70000张 灰度图像， 10个类别 28*28的像素 ==> 60000张图像 用于训练， 10000张 用来评估 2，探索数据 3，预处理数据 灰度值 0-255 缩小到 0-1 ...
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2019-02-23 20:43:56
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5.1 MNIST数据处理 MNIST是NIST数据集的一个子集，包含60000张图片作为训练数据，10000张作为测试数据，其中每张图片代表0~9中的一个数字，图片大小为28*28（可以用一个28*28矩阵表示） 为了清楚表示，用下图14*14矩阵表示了，其实应该是28*28矩阵 TF提供了一个类 ...
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2019-02-22 13:57:45
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相比于MLP（多层感知器）的神经网络，CNN（卷积神经网络）有卷积层和池化层。 在构建MNIST字符集的识别训练过程中，卷积神经网络采用了： 输入层 卷积层1 池化层1 卷积层2 池化层2 平坦层 隐层层 输出层 输入层输入二维的图像，28X28的一个矩阵。 在卷积层1，将输入层的一个矩阵图像，采用 ...
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2019-02-21 17:28:42
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在运行TensorFlow Example的mnist_dataset_intro时出现了Permission denied的问题，这一看就是权限问题。 解决的办法： 其中-R 是指级联应用到目录里的所有子目录和文件777 是所有用户都拥有最高权限 ...
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2019-02-16 11:59:47
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```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import os mnist = input_data.read_data... ...
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2019-02-15 22:27:39
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ＭNIST手写数据集的识别算得上是深度学习的”hello world“了，所以想要入门必须得掌握。新手入门可以考虑使用Keras框架达到快速实现的目的。 完整代码如下： 运行结果如下： 可以看出准确率达到了99%，说明神经网络在图像识别上具有巨大的优势。 ...
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2019-02-15 19:45:05
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前两章讲了搭建简单的三层神经网络和用三层神经网络识别mnist数据集。识别mnist数据集时有人已经把数字整理成像素值，我们只需要把像素值的大小调整下就可以当做输入值传入神经网络中，但是如果给我们一张未知的数字图片，我们该怎么得到图片的像素值呢，怎么识别这个未知的数字图片呢。 1.制作数字图片 参考 ...
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2019-02-11 12:33:09
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前面我们用全量mnist数据集测试的准确率大概在75%左右，当然是没有经过改进之前的测试。 而我们用少量mnist数据集测试的准确率只有60%左右。两个的区别在于mnist训练数据集的大小，如果我们在全量数据集的基础上在增加新的图片会不会提高准确率呢。下面我们试下通过旋转已知图片的方法看准确率是否有 ...
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2019-02-11 12:23:39
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本次分类问题使用的数据集是MNIST，每个图像的大小为$28 28$。 编写代码的步骤如下 1. 载入数据集，分别为训练集和测试集 2. 让数据集可以迭代 3. 定义模型，定义损失函数，训练模型 代码 输出如下 ...
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2019-02-07 16:14:55
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