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
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 输出结果 更多输出详见最后 设计思路 核心代码 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True)
x_train = x_train[:1000]
t_t
相关文章
- 1. 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
- 2. 使用keras训练mnist数据集
- 3. Fastai-使用CNN训练MNIST数据集
- 4. 使用TensorFlow训练MNIST数据集
- 5. 利用DNN训练mnist数据集(2)
- 6. DL之DNN：自定义五层DNN(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四种最优化)对MNIST数据集训练进而比较不同方法的性能
- 7. （一）使用YOLOv3训练BDD100K数据集之数据集下载
- 8. 深度学习之权重初始化
- 9. 【深度学习的数学】初始权重和偏置参数对模型训练非常重要！（预训练模型、预训练文件、初始权重）
- 10. 利用yolov2 tiny和voc数据集训练权重
- 更多相关文章...
- • TortoiseSVN 使用教程 - SVN 教程
- • MySQL Workbench使用教程 - MySQL教程
- • Git可视化极简易教程 — Git GUI使用方法
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 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
- 2. 使用keras训练mnist数据集
- 3. Fastai-使用CNN训练MNIST数据集
- 4. 使用TensorFlow训练MNIST数据集
- 5. 利用DNN训练mnist数据集(2)
- 6. DL之DNN：自定义五层DNN(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四种最优化)对MNIST数据集训练进而比较不同方法的性能
- 7. （一）使用YOLOv3训练BDD100K数据集之数据集下载
- 8. 深度学习之权重初始化
- 9. 【深度学习的数学】初始权重和偏置参数对模型训练非常重要！（预训练模型、预训练文件、初始权重）
- 10. 利用yolov2 tiny和voc数据集训练权重