DL之CNN：基于mnist手写数字识别数据集利用DeepConvNet(自定义的深度卷积神经网络)训练实现之详细攻略

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分类专栏： DL/R CV/MLM 精选(人工智能+AIGC)-高级 文章标签： cnn 算法 python
于 2019-04-26 10:16:59 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41185868/article/details/89532394
该博客介绍了如何基于mnist数据集使用自定义的DeepConvNet进行手写数字识别。通过详细的教学，从模型介绍、自定义设计到实际案例，逐步展示了如何训练、评估和预测模型，最终实现从99%到99.4%的准确率提升。
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CNN模型实现mnist手写数字识别
09-15 1432
硬件加速支持：代码中通过动态选择设备，如果有GPU则使用GPU进行训练，加速了模型的训练过程。这种方式能大大提高处理大规模数据的效率，特别是对于卷积神经网络（CNN）这样计算量较大的模型来说，这种硬件支持尤为重要。数据增强与预处理：在数据加载过程中，使用将图像数据转换为Tensor，这是一种常见的数据预处理方法。虽然在mnist任务中，使用的变换较为基础，但这个框架允许用户添加额外的数据增强策略，比如旋转、裁剪、归一化等，这些策略能够提升模型的泛化能力。动态可视化数据：项目中通过matplotlib。
深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天
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DL之CNN：基于mnist手写数字识别数据集利用DeepConvNet(自定义的深度卷积神经网络【7+1】)模型训练、模型评估、模型预测(从99%→99.4%)
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