Tensorflow实战——利用Softmax Regression识别手写数字

最新推荐文章于 2024-07-17 00:34:13 发布
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#Tensorflow #深度学习 #Softmax Regression

本文介绍了一种基于Softmax回归的手写数字识别方法，通过使用交叉熵损失函数和随机梯度下降来优化模型参数。从数据集导入到最终评估，详细步骤包括数据预处理、模型搭建、训练及性能评估。

1. 导入数据集


2. 查看数据集（784维【28*28】， label【10维】，训练集，测试集，验证集）


3. 定义输入x，w,  b


4. 使用Softmax Regression模型


5. 使用cross-entropy作为loss-function


6. 使用随机梯度下降（SGD）作为loss-function的优化器（直接调用，设置初始学习率为0.5）


7. 全局初始化参数


8. 进行训练（随机抽取100个训练集）


9. 定义判断数字预测是否正确的函数(评测)


10. 统计全部样本预测的accuracy并求平均


11. 输出平均准确率，91.98%


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