DL之CNN:利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别、模型评估(99.4%)

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输出结果 设计思路 核心代码network = DeepConvNet()                         network.load_param...

DL之CNN:利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别并预测(超过99%)

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输出结果 设计思路 核心代码class DeepConvNet:    def __init__(self, input_dim=(1, 28, 28),               &nb...

DL之CNN可视化:利用SimpleConvNet算法【3层,im2col优化】基于mnist数据集训练并对卷积层输出进行可视化

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输出结果 设计思路 核心代码def filter_show(filters, suptitle, nx=8, margin=3, scale=10,):    FN, C, FH, FW = filters.shape      ...

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

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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):   ...

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