文章 2022-07-25 来自:开发者社区

DL之DCGAN(Keras框架):基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)

目录基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成设计思路输出结果核心代码相关文章DL之DCGAN(Keras框架):基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)DL之DCGAN(Keras框架):基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加....

DL之DCGAN(Keras框架):基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL之DCGAN:基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成

设计思路输出结果X像素取值范围是[-1.0, 1.0]_________________________________________________________________Layer (type)                 Output Shape       &...

DL之DCGAN:基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测

输出结果1.10.0Size of:- Training-set:  55000- Validation-set: 5000- Test-set:  10000Epoch 1/1  128/55000 [..............................] - ETA: 15:39 - loss: 2.3021 - acc: 0.0703  25....

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、预测

输出结果 设计思路 核心代码 class TwoLayerNet:    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01):        self.params = {}   &...

DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、预测
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、GC对比

输出结果 设计思路 核心代码 class TwoLayerNet:    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, weight_init_std = 0.01):        self.params = {}   &...

DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(封装为层级结构)利用MNIST数据集进行训练、GC对比

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