DL之DNN:利用DNN【784→50→100→10】算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测、模型优化
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导读
目的是建立三层神经网络,进一步理解DNN内部的运作机制
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输出结果
设计思路
核心代码
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核心代码
x, t = get_data()
network = init_network()
batch_size = 100
accuracy_cnt = 0for i in range(0, len(x), batch_size): x_batch = x[i:i+batch_size]y_batch = predict(network, x_batch)p = np.argmax(y_batch, axis=1) accuracy_cnt += np.sum(p == t[i:i+batch_size])
print("批处理—Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))
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