Pytorch--ResNet识别MNIST数据集 之前搭建了ResNet⽹络架构,所以⽤其识别MNIST数据集。 1、由于电脑的运⾏内存,在设计⽹络结构时,⽤了8层⽹络,分别是1个输⼊层,1个输出层,三个Block,每个Block中有1个 Basicblock,每个Basicblock中有2层layer。 2、考虑到MNIST的数据集的⼤⼩为28 x 28,没经过...
Tensor意味着data;Flow意味着流动,意味着计算,意味着映射,即数据的流动,数据的计算,数据的映射,同时也体现数据是有向的流动、计算和映射。 MNIST MNIST是一个经典的计算机视觉数据集,来自美国国家标准与技术研究所(NIST),由纽约大学的Yann LeCun教授主导建立。 MNIST数据集由250个不同的人手写而成,包含各种手写数字...
mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个。 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000个。 这里神经网络输入层是784个像素,用了100个隐含层,最终10个输出结果。 arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失。 因为是最普通的神经网络,最终识别错误率大概在5%左右。