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Tensorflow深度学习笔记（四）–CNN手写数字识别可视化 数据集：MNIST 模型：CNN；卷积层数：2；全连接层数：3，全连接层Dropout Rate:0.8；激活函数：Relu 损失函数：交叉熵 Optimizer：AdamOptimizer 可视化工具：tensorboad 先看结果： 训练21epoch，测试集accuracy如下： Iter 0, Testi...

数据集：MNIST 模型：CNN；卷积层数：2；全连接层数：3，全连接层Dropout Rate:0.8；激活函数：Relu 损失函数：交叉熵 Batch size: 100 Optimizer：AdamOptimizer Learning Rate: 1e-4 代码如下： import tensorflow as tf from tensorflow.example...

数据集：MNIST 模型：RNN 损失函数：交叉熵 测试结果： Iter 16, Testing Accuracy= 0.9745 Iter 17, Testing Accuracy= 0.9751 Iter 18, Testing Accuracy= 0.9753 Iter 19, Testing Accuracy= 0.9761 Iter 20, Testing Acc...

数据集：MNIST 损失函数：交叉熵 激活函数：relu 代码如下： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读取数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) batch...

数据集：MNIST 激活函数：Relu 损失函数：交叉熵 Optimizer：AdamOptimizer 可视化工具：tensorboad 迭代21epoch，accuracy结果如下： Iter 16,Testing Accuracy: 0.9824 ,Training Accuracy: 0.9949273 Iter 17,Testing Accuracy: 0.9...