卷积神经网络基础概念和理论参见《卷积神经网络基础讲解》。本文以MNIST为例，给出用tensorflow构建一个CNN的代码：
里面主要有4个layer，分别是:
convolutional layer1 + max pooling;
(思考：卷积层后面一定要有pooling吗？）
convolutional layer2 + max pooling;
fully connected layer1 + dropout;
fully connected layer2 to prediction.
由于简书粘贴代码不方便
具体代码可以到百度网盘下载：http://pan.baidu.com/s/1c25XGpa
卷积神经网络基础概念和理论参见《卷积神经网络基础讲解》。本文以MNIST为例，给出用tensorflow构建一个C...
TensorFlow基础 Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现
利用tensorflow 实现多分类问题，数据为mnist
利用keras（tensorflow） 做cnn mnist识别 使用Python解析MNIST数据集（IDX文件...
tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类1
本篇博客主要介绍如何使用 tensorflow 通过 CNN 实现 MNIST 手写数字识别问题，并将模型持久化在...
前言 鉴于国内使用卷积网络实现MNIST数据集识别的源码（基于Tensorflow实现）解析资料很少，本人对最新的...
基于tensorflow的MNIST手写字识别（一）--白话卷积神经网络模型基于tensorflow的MNIST手...
基于tensorflow的MNIST手写字识别（一）--白话卷积神经网络模型基于tensorflow的MNIST手...
基于tensorflow的MNIST手写字识别（一）--白话卷积神经网络模型基于tensorflow的MNIST手...
本文标题：基于Tensorflow实现CNN对MNIST分类
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/dgynxxtx.html
网友评论