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椿雪~
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随便做点练习
椿雪~
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一开始MNIST学习开始
椿雪~
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不回复任何人的回答。。。。。。。。
椿雪~
铁杆吧友
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使用tensorflow网上下载数据后,,验证数据集。。。。。
一共60000
训练图片55000
验证图片5000
测试图片10000
就大致是这样
椿雪~
铁杆吧友
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补一下线性代数
椿雪~
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一张图片是28*28的矩阵。得到784维向量。。。。。
椿雪~
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使用老版本的scripy.misc.toimage获得标签图片
和训练图片
椿雪~
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放大后图为数字1
的标签
椿雪~
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实际向量为10维向量
网上查的
[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]
椿雪~
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资料:
a1=(1,0,0),a1=(0,1,0),a3=(0,0,1),则a1,a2,a3的维数是3。
向量的维数指的是这个向量含几个分量,比如b=(x1,x2,x3,x4)的维数就是4。
椿雪~
铁杆吧友
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用softmax进行测试的到准确率为0.9202
需要注意的是最后y输出的形状为[N,10]
这里用的是梯度下降法
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
每次取100个一次
椿雪~
铁杆吧友
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大致思路……应该是这样…如果用起它全链接层还可以改
椿雪~
铁杆吧友
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使用了两个卷积,两个池化,两个全连接、、、、、
使用了Padding = SAME..
一个简单神经网络。。。。。
椿雪~
铁杆吧友
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你可以对神经网络修改
比如特征改为64
或者128
提取更多的特征图
椿雪~
铁杆吧友
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