JavaShuo
栏目
标签
DL之DNN:利用MultiLayerNetExtend模型【6*100+ReLU+SGD,dropout】对Mnist数据集训练来抑制过拟合
时间 2020-12-30
原文
原文链接
DL之DNN:利用MultiLayerNetExtend模型【6*100+ReLU+SGD,dropout】对Mnist数据集训练来抑制过拟合 输出结果 设计思路 190417更新 核心代码 class RMSprop: def __init__(self, lr=0.01, decay_rate = 0.99): self.lr = lr
>>阅读原文<<
相关文章
1.
利用DNN训练mnist数据集(2)
2.
训练MNIST数据集模型
3.
DL之DNN:DNN优化技术之利用MultiLayerNetExtend算法(BN层使用/不使用+权重初始值不同)对Mnist数据集训练评估学习过程
4.
MNIST数据集训练
5.
pytorch 训练MNIST数据集
6.
2.5训练mnist数据集
7.
Darknet训练MNIST数据集
8.
DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、GC对比
9.
tensorflow使用自制MNIST数据集训练识别LCD数字模型
10.
使用keras训练mnist数据集
更多相关文章...
•
SQL 通用数据类型
-
SQL 教程
•
ASP.NET MVC - 模型
-
ASP.NET 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
数据集合
dnn
dropout
抑制
数据密集型应用
训练
混合模型
mnist
综合利用
NoSQL教程
MySQL教程
MyBatis教程
数据传输
数据库
数据业务
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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
1.
1.2 Illustrator多文档的几种排列方式
2.
5.16--java数据类型转换及杂记
3.
性能指标
4.
(1.2)工厂模式之工厂方法模式
5.
Java记录 -42- Java Collection
6.
Java记录 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android学习笔记(五十):声明、请求和检查许可
9.
20180626
10.
服务扩容可能引入的负面问题及解决方法
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
利用DNN训练mnist数据集(2)
2.
训练MNIST数据集模型
3.
DL之DNN:DNN优化技术之利用MultiLayerNetExtend算法(BN层使用/不使用+权重初始值不同)对Mnist数据集训练评估学习过程
4.
MNIST数据集训练
5.
pytorch 训练MNIST数据集
6.
2.5训练mnist数据集
7.
Darknet训练MNIST数据集
8.
DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、GC对比
9.
tensorflow使用自制MNIST数据集训练识别LCD数字模型
10.
使用keras训练mnist数据集
>>更多相关文章<<