手写数字识别网络结构

非线性网络

输入层+隐含层+隐含层+输出层

隐含层数量增加，模型的表达能力越强

卷积神经网络

分类任务选择优化目标

分类任务输出是一个标签，类似牛顿第二定律，采用均方误差时，减去一个标签不合理

发现观测数据和背后规律之间的关系，输出某一标签的概率SoftMax，为什么采用e的指数

最大似然思想

交叉熵分类任务损失函数

优化算法：调整学习率

SGD：minibatch 收敛过程中震荡

Momentum：不仅该minibatch的结果，还要包含之前累积的速度

AdaGrad：学习率逐渐下降，越接近越微调

Adam：融合前两者思想Momentum+AdaGrad

分布式训练多卡

训练过程中优化

手写数字识别网络结构相关推荐

基于深度学习的手写数字识别、python实现
基于深度学习的手写数字识别.python实现一.what is 深度学习二.加深层可以减少网络的参数数量三.深度学习的手写数字识别一.what is 深度学习深度学习是加深了层的深度神经网络 ...
用CNN实现手写数字识别
一.模型结构用户输入的图像是一个784维的向量x,我们按照以下步骤搭建网络: 1.把x整形为[28, 28, 1]的灰度图 2.用一次3x3的卷积操作从x中抽象出32个基本特征,图像形状变成[28, ...
《神经网络和深度学习》系列文章五：用简单的网络结构解决手写数字识别
出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>,点击末尾"阅读原文"即可查看英文原文. 本节译者:哈工大S ...
学习笔记CB009:人工神经网络模型、手写数字识别、多层卷积网络、词向量、word2vec...
人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档 ...
手把手入门神经网络系列(2)_74行代码实现手写数字识别
作者: 龙心尘&&寒小阳时间:2015年12月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/5028124 ...
用MXnet实战深度学习之一：安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别（zz）
用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别我想写一系列深度学习的简单实战教程,用mxnet做实现平台的实例代码简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例.这 ...
DL之CNN：利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别并预测(超过99%)
DL之CNN:利用自定义DeepConvNet[7+1]算法对mnist数据集训练实现手写数字识别并预测(超过99%) 目录输出结果设计思路核心代码输出结果准确度都在99%以上 1.出错记录 ...
matlab朴素贝叶斯手写数字识别_TensorFlow手写数字识别（一）
本篇文章通过TensorFlow搭建最基础的全连接网络,使用MNIST数据集实现基础的模型训练和测试. MNIST数据集 MNIST数据集 :包含7万张黑底白字手写数字图片,其中55000张为训练集, ...
Java软件研发工程师转行之深度学习(Deep Learning)进阶：手写数字识别+人脸识别+图像中物体分类+视频分类+图像与文字特征+猫狗分类
本文适合于对机器学习和数据挖掘有所了解,想深入研究深度学习的读者 1.对概率基本概率有所了解 2.具有微积分和线性代数的基本知识 3.有一定的编程基础(Python) Java软件研发工程师转行之深度 ...

手写数字识别网络结构

手写数字识别网络结构相关推荐

最新文章

热门文章