实际对fashion mnist进行卷积操作不需要这么多层,这里只是为了说明,当层数增加时,有利于准确率的提高。
上图是典型的全连接网络了,而这只是个很小的网络,对比之前使用的MNIST数据集,一个样本是28x28像素的图片,展开成向量就是784个元素,如果第一个线性层神经元数目与之相当,那么光这一层的参数就是784x784,至少60万的参数,还有没算偏置(b) 如果现在有个1000x1000像素的图像,若是把该图像作为输入丢给全连接网络,...
然后拿没在训练集中出现的数据,用于测试集。然而,自助法产生的数据集改变了初识数据集的分布,可能会引入估计偏差,因为,在数据量足够时,前两种方法更加常用。
采用CIFAR10图像数据集中的猫狗图像集或kaggle的猫狗图像数据集对经典深度卷积神经网络模型VGG16进行分类识别训练和测试。 二、算法步骤 1、加载数据集: 从本地地址path加载数据集(共有25000张jpg猫和狗的图像)中的图片,其中,取5000张作为训练集,再取5000张作为测试集,将所有加载的图片的大小格式化为 224 * 224...