DL之DNN：自定义MultiLayerNet【6*100+ReLU,SGD】对MNIST数据集训练进而比较【多个超参数组合最优化】性能
输出结果val_acc:0.14 | lr:4.370890470178883e-06, weight_decay:1.3601071813862507e-08val_acc:0.09 | lr:0.00014631102405898786, weight_decay:1.1349746520024...
DL之DNN：利用MultiLayerNetExtend模型【6*100+ReLU+SGD,dropout】对Mnist数据集训练来抑制过拟合
输出结果 设计思路 核心代码class RMSprop: def __init__(self, lr=0.01, decay_rate = 0.99): self.lr = lr &nb...
DL之DNN：利用MultiLayerNet模型【6*100+ReLU+SGD,weight_decay】对Mnist数据集训练来抑制过拟合
输出结果 设计思路 核心代码# weight_decay_lambda = 0weight_decay_lambda = 0.1for i in range(1000000): batch_mask = np.random.choice(train_si...
DL之DNN：利用MultiLayerNet模型【6*100+ReLU+SGD】对Mnist数据集训练来理解过拟合现象
输出结果 设计思路 核心代码for i in range(1000000): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[bat...
DL之DNN优化技术：自定义MultiLayerNetExtend算法(BN层使用/不使用+权重初始值不同)对Mnist数据集训练评估学习过程
输出结果 设计思路 核心代码(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True)x_train = x_train[:1000]t_train = t_train[:1000]max_epochs = ...
DL之DNN优化技术：自定义MultiLayerNet【5*100+ReLU】对MNIST数据集训练进而比较三种权重初始值（Xavier参数初始化、He参数初始化）性能差异
输出结果===========iteration:0===========std=0.01:2.302533896615576Xavier:2.301592862642649He:2.452819600404312...
DL之DNN：自定义MultiLayerNet(5*100+ReLU+SGD/Momentum/AdaGrad/Adam四种最优化)对MNIST数据集训练进而比较不同方法的性能
输出结果===========iteration:0===========SGD:2.289282108880558Momentum:2.2858501933777964AdaGrad:2.135969407893337A...
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): ...
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): ...
TF之NN：利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别
输出结果代码设计import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataprint ("pack...
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