人工智能（1）用tensorflow识别MNIST手写数字数据集
基于TensorFlow的MNIST数据集识别实验 1. Softmax逻辑回归算法 l 模型公式：pred = softmax(W·x+b) l 损失函数：交叉熵 模型中softmax函数将evidence=W·x+b的结果控制在0-1之间且每个结果类的pred值之和为1。 l Python源码： 运行结果： 可以看出随着迭代次数的增加，平均损失的降低，以及最终在测试集上的准确率。
相关文章
- 1. TensorFlow——MNIST手写数据集
- 2. mnist手写数字识别
- 3. Tensorflow学习之MNIST数字集识别
- 4. tensorflow 手写数字识别
- 5. PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)
- 6. MNIST数据集手写数字识别（softmax回归模型）
- 7. 基于MNIST数据集实现手写数字识别
- 8. PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别
- 9. 【tensorflow】mnist手写数字识别--tensorflow实现
- 10. tensorflow入门之使用mnist识别手写数字
- 更多相关文章...
- • Rust 集合与字符串 - RUST 教程
- • Eclipse 修改字符集 - Eclipse 教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
