whdeast的博客

两个5x5卷积层，一个全连接层，一个输出层。实验结果，精度可达到0.97直接上代码import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)#定义输入和...

1、模型结构：两个隐藏层，每层256个节点，隐藏层的激活函数为Relu，输出层的激活函数为softmax。批大小100，迭代次数7000磁，学习率0.012、总结一下实现神经网络的步骤（以这次实验代码为例）：①定义模型结构参数，定义超参数：#定义参数learning_rate=0.01train_epochs=7000batch_size=100display_step=1...

一、softmax逻辑回归介绍 softmax逻辑回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签y可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。 softmax的的激活函数在TensorFlow中调用方法为:pred=tf.nn.softmax...

训练集是生成的随机数，x和y的对应关系是y=2x。先生成100个随机数x,然后再计算出y=2x，并在结果上加上一些噪声，测试线性回归模型能否拟合好出y=2x。1、代码如下：import tensorflow as tf #导入TensorFlow模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plttrain_X=np.linspa...