标签:卷积 self 神经网络 CNN 邱锡鹏 数据 MNIST
卷积神经网络(CNN)
问题描述:
利用卷积神经网络,实现对MNIST 数据集的分类问题。
数据集:
MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。图片样本的数量已经足够训练一个很复杂的模型(例如 CNN的深层神经网络)。它经常被用来作为一个新 的模式识别模型的测试用例。而且它也是一个方便学生和研究者们执行用例的数据集。除此之外,MNIST数据集是一个相对较小的数据集,可以在你的笔记本CPUs上面直接执行
题目要求:
tensorflow版的卷积神经网路 conv2d() 和max_pool_2x2()函数,然后补全两层卷积的 8个空;
pytorch版的卷积神经网络 需要补齐 self.conv1 中 nn.Conv2d( ) 和 self.conv2( ) 的参数,还需要填写 x = x.view( )中的内容。
两个版本的训练精度都应该在 96% 以上。
标签:卷积,self,神经网络,CNN,邱锡鹏,数据,MNIST 来源: https://www.cnblogs.com/hbuwyg/p/16351374.html
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