文章 2022-07-25 来自:开发者社区

DL之DNN:基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)

目录基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)输出结果实现代码基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)     &...

文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL之VGG16:基于VGG16(Keras)利用Knifey-Spoony数据集对网络架构进行迁移学习(三)

更多输出输出tensorflow的版本: 1.10.0Data has apparently already been downloaded and unpacked.maybe_download_and_extract()函数执行结束!load()函数的data_dir: data/knifey-spoony/Creating dataset from the files in: data/k....

文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL之VGG16:基于VGG16(Keras)利用Knifey-Spoony数据集对网络架构进行迁移学习(二)

设计思路1、基模型2、思路导图核心代码 model_VGG16.summary()                              transfer_layer = model_VGG16.get_layer('block5_p....

DL之VGG16:基于VGG16(Keras)利用Knifey-Spoony数据集对网络架构进行迁移学习(二)
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL之VGG16:基于VGG16(Keras)利用Knifey-Spoony数据集对网络架构进行迁移学习(一)

数据集https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/98350678输出结果

DL之VGG16:基于VGG16(Keras)利用Knifey-Spoony数据集对网络架构进行迁移学习(一)
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL之DNN:基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个unit)→2个隐藏层(10个unit)→输出层1个unit)实现回归预测实现代码

输出结果DNN层个数: 4Epoch: 10; Error: 27.53608815309984;Epoch: 20; Error: 15.587988598717738;Epoch: 30; Error: 5.267765866606196;Epoch: 40; Error: 10.140496350647503;Epoch: 50; Error: 5.079891616494778;Epoc....

DL之DNN:基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个unit)→2个隐藏层(10个unit)→输出层1个unit)实现回归预测实现代码
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

DL之NN:利用(本地数据集50000张数据集)调用自定义神经网络network.py实现手写数字图片识别94%准确率

输出结果更新……代码设计import mnist_loaderimport networktraining_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper()  print("training_data")   print(type(training_data))print(list(trai....

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