1. 理解 1.1 MNIST的每一张image图都对应一个label标签数字，从0到9。而softmax模型就是得到给定image图片代表每个数字的概率。 1.2 举例：假设一个label标签数字9对应的image图片通过softmax模型计算出该图片代表数字9的概率是80%，代表数字8的概率是5 ...
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2017-10-27 15:53:02
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1.下载MNIST数据集： 2.1数据集分成两部分：60000行的训练集 trainxxx （包含手写数字的图片imagexxx 和 手写数字对应的标签labelxxx） 10000行的测试集 t10kxxx (同上) 2.2分成以上两部分是因为在机器学习模型设计时必须有一个单独的测试数据集不用于训 ...
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2017-10-26 19:54:14
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caffe本身是没有数据集的，但在data目录下有获取数据的一些脚本。MNIST，一个经典的手写数字库，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28*28大小的黑白图片，手写数字为0-9，因此分为10类。 1.获取数据 这个是在caffe的目录下执行的。运行成功后，在caffe/d ...
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2017-10-25 11:37:45
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训练 针对不同数据集，作者设计了不同复杂程度的网络。 MNIST 生成网络 鉴别网络 CIFA-10全连 生成网络。隐结点维度增大，但编码（输入噪声）仍然是100维。 鉴别网络 CIFA-10卷积 生成网络。在最后一级，用解卷积网获得图像。 鉴别网络 轮流迭代 在训练时，每更新一次生成网络，要更新k ...
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2017-10-19 14:57:41
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文章链接： http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50624471 训练结果准确率为0.9318 训练优化方法修改为梯度下降算法： 训练结果准确率为0.9925 ...
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2017-10-18 23:11:40
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方法一：命令行跑程序 参考http://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/52993544 （我用的python3，注意print的语法） 方法二：用IDE跑 将下好的mnist数据集拷贝到pycharm中,文件夹命名为MNIST_data 再创建一个py ...
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2017-10-17 21:43:05
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官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。 TensorFlow可以支持cifar10的数据格式， 也提供了标准的TFRecord 格式，而关于 tensorflow 读取数据， 官网提供了3中方法 1 Feeding： 在tensorflow程序运行 ...
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2017-10-11 18:12:42
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在学习TensorFlow文档教程的时候， 在MNIST入门一节，发现直接运行下载MNIST数据集的代码会报错。原代码如下： 错误提示如下： 其实这是由于导入工具库后没有使用正确别名的原因，只要加入as input_data即可。 应改成如下代码： 这样就不会报错了。 原文：MNIST-NameEr ...
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2017-10-10 00:06:52
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回归：过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种： 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练。部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化，初始化权重参数的时候采用截断正态分布，偏置项加常数，采用drop ...
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2017-10-08 14:43:42
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分为三个文件：mnist_inference.py：定义前向传播的过程以及神经网络中的参数，抽象成为一个独立的库函数；mnist_train.py：定义神经网络的训练过程，在此过程中，每个一段时间保存一次模型训练的中间结果；mnist_eval.py：定义测试过程。 #coding=utf8impo ...
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2017-10-07 19:44:10
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