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RSS订阅原创 TensroFlow学习——第三章（三）
卷积神经网络迁移学习基于训练好的Inception-v3的模型，对flower_photos数据集进行分类训练结果如下，测试集的准确率为91.0082%算法如下:import osimport randomimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.platform import gfileim...
2018-11-30 22:48:11
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原创 TensroFlow学习——第三章（二）
MINIST数字识别问题卷积神经网络实现手写数字识别采用了L2正则化、滑动平均模型，固定学习率训练结果为：训练集100%，验证集99.4%，测试集99.43%第一部分：前向传播和网络参数# 定义前向传播和神经网络中的参数import tensorflow as tf# 配置神经网络参数INPUT_NODE=784 # 输入层节点个数OUTPUT_NODE=10 # 输出层节...
2018-11-27 17:39:56
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原创 TensroFlow学习——第二章（一）
损失函数经典损失函数分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。1. 分类问题——将不同的样本分到事先定义好的类别中。交叉熵（cross entropy）：刻画两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用较为广泛的一种损失函数。(1)Softmax回归，可以将神经网络的输出转化为一个概率分布tensorflow中提供了交叉熵和Softmax两个功能的函数tf.nn.sparse_softma...
2018-11-24 19:57:14
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原创 Tensorflow学习——第一章（二）
TensorFlow实现神经网络import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 1.生成训练样本dataset_size=128X=np.random.RandomState(1).uniform(0,1,(dataset_size,2))Y=[[int(x1+x2<1)] f...
2018-11-20 19:57:20
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原创 Tensorflow学习——第一章（一）
计算图Flow-流Flow–“流”，表达了张量之间通过计算相互转化的过程，tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的变藐视了计算之间的依赖关系。Tensor-张量在TensorFlow程序中，所有的数据都通过张量的形式来表示。从功能角度，张量可以被简单理解为多维数组。在张量中并没有真正保存数字，...
2018-11-20 17:13:58
263
空空如也
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