基于minsit数据集的图像分类任务｜CNN简单应用项目

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基于MNIST数据的卷积神经网络CNN

基于tensorflow使用CNN识别MNIST 参数数量:第一个卷积层5x5x1x32=800个参数,第二个卷积层5x5x32x64=51200个参数,第三个全连接层7x7x64x1024=3211264个参数,第四个输出层1024x10=10240个参数,总量级为330万个参数,单机训练时间约为30分钟. 关于优化算法:随机梯度下降法的learning rate需要逐渐变小,因为随机抽取样本引入了噪音,使得我们在最小点处的随机梯度仍然不为0.对于batch gradient descent不…

MNIST数据集上卷积神经网络的简单实现（使用PyTorch)

设计的CNN模型包括一个输入层,输入的是MNIST数据集中28*28*1的灰度图两个卷积层, 第一层卷积层使用6个3*3的kernel进行filter,步长为1,填充1.这样得到的尺寸是(28+1*2-3)/1+1=28,即6个28*28的feature map 在后面进行池化,尺寸变为14*14 第二层卷积层使用16个5*5的kernel,步长为1,无填充,得到(14-5)/1+1=10,即16个10*10的feature map 池化后尺寸为5*5 后面加两层全连接层,第一层将16*5*5…

【实践】如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型（Windows10系统）

如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P…

机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类

机器学习算法(二): 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类项目链接参考:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1. 实验室介绍 1.1 实验环境 1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1' 1.2 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法(Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一.它是基于贝叶斯定义…

器学习算法（六）基于天气数据集的XGBoost分类预测

1.机器学习算法(六)基于天气数据集的XGBoost分类预测 1.1 XGBoost的介绍与应用 XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统.严格意义上讲XGBoost并不是一种模型,而是一个可供用户轻松解决分类.回归或排序问题的软件包.它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型,并对模型中的算法进行了诸多优化,在取得高精度的同时又保持了极快的速度,在一段时间内成为了国内外数据挖掘.机器学习领域中的大规模杀伤性武器. 更重要的是,XGBoost在系统优化和机器学…