DL之DNN：DNN優化技術之利用MultiLayerNetExtend算法(BN層使用/不使用+權重初始值不同)對Mnist數據集訓練評估學習過程
DL之DNN：DNN優化技術之利用MultiLayerNetExtend算法(BN層使用/不使用+權重初始值不同)對Mnist數據集訓練評估學習過程 輸出結果 更多輸出詳見最後 設計思路 核心代碼 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True)
x_train = x_train[:1000]
t_t
相關文章
- 1. DL之DNN：利用MultiLayerNetExtend模型【6*100+ReLU+SGD,dropout】對Mnist數據集訓練來抑制過擬合
- 2. 使用keras訓練mnist數據集
- 3. Fastai-使用CNN訓練MNIST數據集
- 4. 使用TensorFlow訓練MNIST數據集
- 5. 利用DNN訓練mnist數據集(2)
- 6. DL之DNN：自定義五層DNN(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四種最優化)對MNIST數據集訓練進而比較不同方法的性能
- 7. （一）使用YOLOv3訓練BDD100K數據集之數據集下載
- 8. 深度學習之權重初始化
- 9. 【深度學習的數學】初始權重和偏置參數對模型訓練非常重要！（預訓練模型、預訓練文件、初始權重）
- 10. 利用yolov2 tiny和voc數據集訓練權重
- 更多相關文章...
- • TortoiseSVN 使用教程 - SVN 教程
- • MySQL Workbench使用教程 - MySQL教程
- • Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 外部其他進程嵌入到qt FindWindow獲得窗口句柄 報錯無法鏈接的外部符號 [email protected] 無法被([email protected]@[email protected]@@引用
- 2. UVa 11524 - InCircle
- 3. The Monocycle（bfs）
- 4. VEC-C滑窗
- 5. 堆排序的應用-TOPK問題
- 6. 實例演示ElasticSearch索引查詢term,match,match_phase,query_string之間的區別
- 7. 數學基礎知識 集合
- 8. amazeUI 復擇框問題解決
- 9. 揹包問題理解
- 10. 算數平均-幾何平均不等式的證明,從麥克勞林到柯西
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. DL之DNN：利用MultiLayerNetExtend模型【6*100+ReLU+SGD,dropout】對Mnist數據集訓練來抑制過擬合
- 2. 使用keras訓練mnist數據集
- 3. Fastai-使用CNN訓練MNIST數據集
- 4. 使用TensorFlow訓練MNIST數據集
- 5. 利用DNN訓練mnist數據集(2)
- 6. DL之DNN：自定義五層DNN(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四種最優化)對MNIST數據集訓練進而比較不同方法的性能
- 7. （一）使用YOLOv3訓練BDD100K數據集之數據集下載
- 8. 深度學習之權重初始化
- 9. 【深度學習的數學】初始權重和偏置參數對模型訓練非常重要！（預訓練模型、預訓練文件、初始權重）
- 10. 利用yolov2 tiny和voc數據集訓練權重