从昨天晚上,到今天上午12点半左右吧,一直在调这个代码.最开始训练的时候,老是说loss:nan 查了资料,因为是如果损失函数使用交叉熵,如果预测值为0或负数,求log的时候会出错.需要对预测结果进行约束. 有一种约束方法是:y_predict=max(y,(0,1e-18]).也就是将小于0的数值随机分配为(0,1e-18]中的某个数.这样做好像不太合适. 还有一种方法是使用sigmoid作为激活函数.我这样改正了之后仍然没有效果. 后来我把数据集中的图片打开看了一下才发现,它跟mnist不一…

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi…

一.MNIST数据集读取 one hot 独热编码独热编码是一种稀疏向量,其中:一个向量设为1,其他元素均设为0.独热编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符优点:   1.将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 2.机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的常用计算方法都是基于欧式空间的 3.将离散型特征使用one_hot编码,会让特征之间的距离计算更加合理 import tensorflow as tf #MNIST数据集读取 import ten…

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t…

@ 目录 前言 一.OpenCV DNN模块 1.OpenCV DNN简介 2.LabVIEW中DNN模块函数 二.TensorFlow pb文件的生成和调用 1.TensorFlow2 Keras模型(mnist) 2.使用Keras搭建cnn训练mnist(train.py),训练部分源码如下: 3.训练结果保存成冻结模型(pb文件)(train.py),训练结果保存为冻结模型的源码如下: 4.python opencv调用冻结模型(cvcallpb.py) 三.LabVIEW OpenCV…

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神…

出现问题: 在使用TensorFlow实现MNIST手写数字识别时,出现"TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败"问题. 截图如下: 问题原因: 出现该问题的原因可能是由于自身网络问题或者mnist数据集下载网页连接不成功导致. 解决办法: 进入MNIST数据下载网页:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将数据下载到相应的路径下,参考如图: 代码中显示将数据下载至…

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen…

一 感知器 感知器学习笔记:https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器(Perceptron)是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1.这种算法的局限性很大: 只能将数据分为 2 类; 数据必须是线性可分的; 虽然有这些局限,但是感知器是 ANN 和 SVM 的基础,理解了感知器的原理,对学习ANN 和 SVM 会有帮助,所以还是值得花些时间的. 感知器可以表示为 f:Rn ->…

一.问题描述 手写数字被存储在EXCEL表格中,行表示一个数字的标签和该数字的像素值,有多少行就有多少个样本. 一共42000个样本 二.KNN KNN最邻近规则,主要应用领域是对未知事物的识别,即判断未知事物属于哪一类,判断思想是,基于欧几里得定理,判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近: K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近…