DL之Attention：基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测
目录基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测数据特征工程T1、CNN_Init start输出结果核心代码T2、ST_CNN start核心代码 相关文章DL之Attention：基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_In....
DL之Attention：基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测（二）
核心代码 #(2)、建立ST定位网络：尝试更多的conv层，并分别在X轴和y轴上做最大池化 # localization net. TODO: try more conv layers, and do max pooling on X- and Y-axes respectively locnet = Sequenti....
DL之Attention：基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测（一）
数据特征工程Train samples: (50000, 60, 60, 1)Validation samples: (10000, 60, 60, 1)Test samples: (10000, 60, 60, 1)Input shape: (60, 60, 1)T1、CNN_Init start输出结果T1、CNN_Init start!___________________________....
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：自定义SimpleConvNet【3层,im2col优化】利用mnist数据集实现手写数字识别多分类训练来评估模型
输出结果 设计思路 核心代码class Convolution: def __init__(self, W, b, stride=1, pad=0): …… def forward(self, x): FN, C, FH, FW = self.W....
DL之LiR&DNN&CNN：利用LiR、DNN、CNN算法对MNIST手写数字图片(csv)识别数据集实现(10)分类预测
输出结果 设计思路 核心代码classifier = skflow.TensorFlowLinearClassifier( n_classes=10, learning_rate=0.01)classifier.fit(X_train, y_train)linear_y_predict = classifier.predict(X_test)clas....
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