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、模型评估(99.4%)

输出结果

设计思路

核心代码

输出结果

设计思路

核心代码

network = DeepConvNet()                         network.load_params("data_input/DeepConvNet/deep_convnet_params.pkl")   #T1、caluculate accuracy(float64)
print("DeepConvNet【7+1】 on mnist：caluculate accuracy (float64 type) ... ")
print(network.accuracy(x_test, t_test))          #caluculate accuracy(float64)#T2、caluculate accuracy(float16)
x_test = x_test.astype(np.float16)
for param in network.params.values():     param[...] = param.astype(np.float16)print("DeepConvNet【7+1】 on mnist：caluculate accuracy (float16 type) ... ")
print(network.accuracy(x_test, t_test))

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、模型评估(99.4%)相关推荐

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 ...
TensorFlow笔记（3）——利用TensorFlow和MNIST数据集训练一个最简单的手写数字识别模型...
前言当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST. MNIST是一个入门级的计算机 ...
DL之CNN：自定义SimpleConvNet【3层,im2col优化】利用mnist数据集实现手写数字识别多分类训练来评估模型
DL之CNN:自定义SimpleConvNet[3层,im2col优化]利用mnist数据集实现手写数字识别多分类训练来评估模型目录输出结果设计思路核心代码更多输出输出结果设计思路核心 ...
基于tensorflow2.0利用CNN与线性回归两种方法实现手写数字识别
CNN实现手写数字识别导入模块和数据集 import os import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow. ...
利用CNN进行手写数字识别
资源下载地址:https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85884967 资源下载地址:https://download.csdn.net/downl ...
基于CNN的MINIST手写数字识别项目代码以及原理详解
文章目录项目简介项目下载地址项目开发软件环境项目开发硬件环境前言一.数据加载的作用二.Pytorch进行数据加载所需工具 2.1 Dataset 2.2 Dataloader 2.3 T ...
卷积神经网络（cnn）手写数字识别
1. 知识点准备在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积关于卷积的概念和细节可以参考这里12,卷积运算有两个非常重要特 ...
MATLAB可视化实战系列（四十）-基于MATLAB 自带手写数字集的CNN（LeNet5）手写数字识别-图像处理（附源代码）
一.前言利用MATLAB实践MNIST手写数字识别,下载手写数据集的准备工作有些麻烦. 以下是我为大家准备的几个精品专栏,喜欢的小伙伴可自行订阅,你的支持就是我不断更新的动力哟! MATLAB-30 ...
卷积神经网络CNN 手写数字识别
1. 知识点准备在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性, ...

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、模型评估(99.4%)

输出结果

设计思路

核心代码

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、模型评估(99.4%)相关推荐

最新文章

热门文章