在之前,我们实现了使用torch自带的层对fashion_mnist数据集进行分类。这次,我们加入一个自己实现的block,实现一个四层的多层感知机进行softmax分类,作为对“自定义块”的代码实现的一个练习。 我们设计的多层感知机是这样的:输入维度为784,在展平层过后,第一层为全连接层,输入输出维度分别为784,256;第二层为全连...
pytorch实现多层感知机对Fashion-MNIST数据集进行分类(手动定义模型) 多层感知机: 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。隐藏层位于输入层和输出层之间。 输入和输出个数分别为4和3,中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元,输入层不涉及计算,多层感知机的层数为2,隐藏层中的神经元和输入...
就可以直接对原始的MNIST数据集进行训练和识别。 4.Baseline版本代码(MLP实现,识别成功率为87.6%) BaseLine版本用的是MultiLayer Percepton(多层感知机)。这个网络结构比较简单,输入--->隐含--->输出。隐含层采用的rectifier linear unit,输出直接选取的softmax进行多分类。 代码如下: import numpy from keras.datasets...
if sys.platform.startswith('win'): num_workers = 0 # 0表示不用额外的进程来加速读取数据 else:num_workers= 4 train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers) test_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_test, batch_size...
使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类 import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys 1. 2. 3. 4. 5. 读取数据集: mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transfo...
4.2实战:图像分类数据集(Fashion-MNIST)是【pytorch】项目实战,只看不练等于白看!手把手教会你深度学习实战案例,这还不能拿下你!!!-人工智能/机器学习/深度学习的第8集视频,该合集共计46集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
softmax回归,又称多分类逻辑回归,是线性回归在多分类问题上的扩展。其核心思想是通过一个线性变换将输入特征映射到输出类别空间,并使用softmax函数将输出转换为概率分布,从而实现多分类。 二、数据准备 拿Fashion-MNIST数据集来举例吧,这个数据集里头有10种不一样类别的服装图片呢,每种类别都有6000张用来训练的样本,...
三分钟解决Fashion-MNIST无法下载的问题 Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分,28x...
我们直接使用tensorflow里面的keras模块中自带的Fashion-Mnist数据集来进行演示。在之前的sklearn学习中,我们接触过一个手写字体的数据集minist用来学习分类算法,这里的fashion-mnist可以当作手写字体minist数据集的升级版本。该数据集中包含了60000张28*28的图片,同样是分成了10个类别:0 T恤(T-shirt)、1 裤子(Trouser)...
与MNIST相似, Fashion-MNIST也包含10个类别, 但是除了手写数字外, 我们还有10个不同类别的时尚配饰, 例如凉鞋, 衬衫, 裤子等。 当前的任务是训练卷积自动编码器, 并将自动编码器的编码器部分与完全连接的层结合使用, 以正确识别测试集中的新样本。 提示:如果你想学习如何使用MNIST数据集为分类任务实现多层感知器(...