TensorFlow笔记（9） ResNet

最新推荐文章于 2024-04-28 21:22:48 发布
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分类专栏： TensorFlow笔记 文章标签： 残差网络 ResNet dropout
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本文通过ResNets模型解决MNIST手写数字识别问题，详细介绍了数据读取、模型构建、训练过程，包括残差块、局部响应归一化、dropout等技术，最终达到超过98%的训练准确率和99.36%的验证准确率。

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TensorFlow笔记（9） ResNet

1. 残差网络分类问题

非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题
根据 深度学习笔记（28） 残差网络 可以了解到

在这里插入图片描述
可以利用跳跃连接构建能够训练深度网络的ResNets

那么，还是以MNIST手写数字识别问题为例，采用ResNets模型来解决问题
以下有部分内容与 TensorFlow笔记（7） 多神经元分类 重复，如数据读取等可选择性跳过

2. 数据读取

利用网上的 MNIST 数据集 获取数据集压缩文件（切勿解压）：

压缩文件 说明
train-images-i
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