2 清除图形堆栈 tf.reset_default_graph() 3 参数和输入输出占位 tf.Variable和tf.placeholder 4 配置前向输出 tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) 5 配置交叉熵(或loss)与梯度下降tf.reduce_mean, tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)...
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学习了模型:ANN(学习了相关基础概念、各个重要的组成部件,比如优化器、激活函数等等;利用手写数字识别Demo跑通了代码,同时取出了MNIST数据集中的单个图片进行处理,然后喂给ANN,也实现了单图的识别,准确率如训练的那样,10张图片识别出了8张)→ CNN(学习了相关的重要组件,比如卷积操作、池化操作,并利用MNIST模型跑通...
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