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): ...
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: 10.1404963...
DNN中自定义密码验证
自定义了一个登录页面，因此不像DNN自带的AccountLogin模块那样能够自动调用相应的方法。这里必须自己写sql查询语句。 在DNN数据库中与用户信息相关的表有三张，分别是users，aspnet_user和aspnet_Membership。我们这里只用到后两张表，通过连接查询判断用户名和密...
在DNN 4.X中自定义登录界面
有时候我们需要自定DNN的登录界面，比如把版式改为横版，原始的DNN登录模块是竖向排列控件的，如图： 因为只是UI上的变化，思路很简单，找到对应控件的ascx文件，修改其中的HTML和CSS即可，具体可参考我之前的一篇文章：在DotNetNuke中通过修改ascx文件源码自定义界面 但到了DNN 4...
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