Mnist

先贴一个介绍的很好的博客 https://blog.csdn.net/sysushui/article/details/53257185

mnist是一个手写体数字的数据集。上图是数据集的组成,分别为训练样本特征集、训练样本标签集、测试样本特征集、测试样本标签集。

训练样本有60000个,测试样本是10000个。

• 训练样本标签集

ubyte类型数据就是二进制流。

第0到第3字节:魔数(一个校验数,用来判断这个文件是不是MNIST里面的train-labels.idx1-ubyte文件)

第4到第7字节:样本容量数(这里就是60000)

从第8个字节开始每个字节代表了一个样本的标签(0到9之间的一个数值)

• 训练样本特征集

mnist图片集中,每张图片都有28*28=784个像素

第0到第3字节:魔数

第4到第7字节:样本容量数

第8到第11字节:表示每个图片的行数(28)

第12到第15字节:每个图片的列数(28)

从第16个字节开始是图片的像素值,每784个字节代表一幅图片

Mnist的更多相关文章

  1. [Keras] mnist with cnn

    典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0. ...

  2. tensorflow学习笔记五:mnist实例--卷积神经网络(CNN)

    mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import ...

  3. tensorflow学习笔记四:mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试

    刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输 ...

  4. caffe的python接口学习(4):mnist实例---手写数字识别

    深度学习的第一个实例一般都是mnist,只要这个例子完全弄懂了,其它的就是举一反三的事了.由于篇幅原因,本文不具体介绍配置文件里面每个参数的具体函义,如果想弄明白的,请参看我以前的博文: 数据层及参数 ...

  5. Caffe初试(二)windows下的cafee训练和测试mnist数据集

    一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试 ...

  6. Keras学习~第一个例子~跑MNIST

    import numpy as npimport gzip import struct import keras as ks import logging from keras.layers impo ...

  7. MXNet学习~第一个例子~跑MNIST

    反正基本上是给自己看的,直接贴写过注释后的代码,可能有的地方理解不对,你多担待,看到了也提出来(基本上对未来的自己说的),三层跑到了97%,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用. #导 ...

  8. DP4J -- mnist

    标签(空格分隔): DeepLearning mnist mnist是一个数据集,其中包含很多手写数字的图片,每张图片都已经打上了label: Deep Learning 传统的机器学习神经网络由一层 ...

  9. Deep Learning 24:读论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”——mnist错误率为0.24%

    读本篇论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”的原因在它的mnist错误率为0.24%,世界排名第4.并且代码是用matlab写的,本人还没装caf ...

  10. 【Mxnet】----1、使用mxnet训练mnist数据集

    使用自己准备的mnist数据集,将0-9的bmp图像分别放到0-9文件夹下,然后用mxnet训练. 1.制作rec数据集 (1).制作list

随机推荐

  1. jQuery 正则数字验证、’Money验证、电话号码验证、身份证验证、邮箱验证、网址验证、敏感字符验证

    jQuery只能输入数字 第一种写法: <input onkeyup="value=value.replace(/[^\d]/g,'')" /> 第二种写法: < ...

  2. spring boot aop 自定义注解 实现 日志检验 权限过滤

    核心代码: package com.tran.demo.aspect; import java.lang.reflect.Method; import java.time.LocalDateTime; ...

  3. 通过Loadruner对mysql数据库进行增删改查

    操作mysql数据库,是在实现mysql数据源配置的基础上操作,可先阅读:loadrunner参数化使用mysql数据源失败解决方法 写之前先理一下,数据库访问流程:打开数据库  --> 数据库 ...

  4. Linux修改hostname与免密码登录

    修改hostname [root@centos7 ~]$ hostnamectl set-hostname hadoop001 # 使用这个命令会立即生效且重启也生效 [root@centos7 ~] ...

  5. ActiveMQ(3)---ActiveMQ原理分析之消息持久化

    持久化消息和非持久化消息的存储原理 正常情况下,非持久化消息是存储在内存中的,持久化消息是存储在文件中的.能够存储的最大消息数据在${ActiveMQ_HOME}/conf/activemq.xml文 ...

  6. Python中的split()函数的用法

    函数:split() Python中有split()和os.path.split()两个函数,具体作用如下:split():拆分字符串.通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表(lis ...

  7. 从客户端出现小于等于公式符号引发检测到有潜在危险的Request.Form 值

    可以在处理Post方法的Action添加一个特性:[ValidateInput(false)],这样处理就更加有针对性,提高页面的安全性. [HttpPost][ValidateInput(false ...

  8. TinkPHP框架学习-02控制器基本操作

        1-----创建控制器     2-----访问视图页面 3-----注册变量到视图页面 4-----获取表单数据 一 在Home模块下创建控制器 举例: 目录tp/Application/H ...

  9. Python学习日记 --day3

    1.数据类型整体分析.    int :1,2,3213,用于计算 bool:True False 用于判断 str:‘qweqweqe’ .‘我爱你中国’ .‘1234位朋友’ 储存少量的数据,进行 ...

  10. Linux 下安装 tomcat

    前提:已经安装配置好了 JDK 1.下载二进制文件 wget http://us.mirrors.quenda.co/apache/tomcat/tomcat-9/v9.0.19/bin/apache ...