TF之CNN:利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线 目录 输出结果 设计代码 输出结果 设计代码 importtensorflowastf fromsklearn.datasetsimportload_digits #from sklearn.cross_validation import train_test_split fromsklearn...
#DL之NN:基于sklearn自带手写数字图片识别数据集+自定义NN类(三层64→100→10)实现97.5%准确率 #输入64+1(偏置)个神经元,隐藏层神经元个数可以自定义,输出层10个神经元 importnumpyasnp fromsklearn.datasetsimportload_digits#sklearn自带数据集 fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,classification_report from...
DL之DNN:利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练、预测(95%) 数据集展示 先查看sklearn自带digits手写数据集(1797*64) 输出结果 设计代码 import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report from sklear...
先查看sklearn自带digits手写数据集(1797*64) 输出结果 设计代码 import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from NeuralNetwork import NeuralNetwork from sklearn.cross_validati...
TF之CNN:利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线 目录 输出结果 设计代码 输出结果 设计代码 import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits #from sklearn.cross_validation import train_test_split ...
TF之CNN:利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线 目录 输出结果 设计代码 输出结果 设计代码 import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits #from sklearn.cross_validation import train_test_split ...