1'''2基于Adam识别MNIST数据集3'''4importtorch5importtorchvision6importtorchvision.transforms as transform7importtorch.nn8fromtorch.autogradimportVariable910'''11神经网络层级结构:12卷积层Conv1,Conv2()13最大池化层 MaxPool2d()14损失函数 ReLU()15参数:16卷积神经网络的卷积层参数:---输入通道数、输出通...
一、数据准备 在Pytorch中提供了MNIST的数据,因此我们只需要使用Pytorch提供的数据即可。 from torchvision import datasets, transforms # batch_size 是指每次送入网络进行训练的数据量 batch_size = 64 # MNIST Dataset # MNIST数据集已经集成在pytorch datasets中,可以直接调用 train_dataset = datasets.MNIS...
1. 数据加载和预处理 首先,我们需要加载MNIST数据集,并对其进行预处理。 import tensorflow as tf # 加载MNIST数据集 (mnist_train_images, mnist_train_labels), (mnist_test_images, mnist_test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 数据预处理 - 归一化 mnist_train_images = mnist_train_i...
例如:torchvision.datasets.MNIST(手写数字的图片数据)【继承自Dataset, 就是一个封装好了的Dataloader】 torchtext提供了对文本数据处理相关的API和数据 例如:torchtext.datasets.IMDB(电影 评论文本数据) 3.1 MNIST API中的参数需要注意一下 torchvision.datasets.MNIST(root='/files', train=True, download=True, tran...
一、随机梯度下降法(sgd) 前面我们介绍了梯度下降法的数学原理,下面我们通过例子来说明一下随机梯度下降法,我们分别从 0 自己实现,以及使用 pytorch 中自带的优化器 import numpy as np import torch from torchvision.datasets import MNIST # 导入 pytorch 内置的 mnist 数据 ...
图2:前馈神经网络在 MNIST 上的训练(左)与测试(右)准确率 图3 中,ADABOUND 和 AMSBOUND 甚至超越了 SGDM 1%。尽管自适应方法的泛化能力相对较差,但该研究提出的方法通过为自适应学习率分配边界克服了这一缺陷,使得 DenseNet 和 ResNet 在 CIFAR-10 测试集上几乎取得了最佳准确率。
图2:前馈神经网络在 MNIST 上的训练(左)与测试(右)准确率。 图3 中,ADABOUND 和 AMSBOUND 甚至超越了 SGDM 1%。尽管自适应方法的泛化能力相对较差,但该研究提出的方法通过为自适应学习率分配边界克服了这一缺陷,使得 DenseNet 和 ResNet 在 CIFAR-10 测试集上几乎取得了最佳准确率。
简介:DL之DNN:利用MultiLayerNet模型【6*100+ReLU+SGD】对Mnist数据集训练来理解过拟合现象 输出结果 设计思路 核心代码 for i in range(1000000): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] ...
当 [11] 的作者使用 SGD 且未进行显式正则化在 CIFAR-10 和 MNIST 数据集上训练模型时，他们得出结论，随着网络规模的增加，测试和训练误差会不断减少。这与网络越大，测试误差越大（因为过拟合）的理念相悖。即使在向网络添加越来越多的参数后，泛化误差也不会增加。然后，他们通过添加随机标签噪声来强制网络过...
Karpathy做了一个这几个方法在MNIST上性能的比较,其结论是: adagrad相比于sgd和momentum更加稳定,即不需要怎么调参。而精调的sgd和momentum系列方法无论是收敛速度还是precision都比adagrad要好一些。在精调参数下,一般Nesterov优于momentum优于sgd。而adagrad一方面不用怎么调参,另一方面其性能稳定优于其他方法。