包含 t10k-images-idx3-ubyte.gz、t10k-labels-idx1-ubyte.gz、train-images-idx3-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz
以及它们各自的解压文件，还包含一个对gz格式进行解压的 un_gz.ipynb 文件。
2021-03-12 17:10:39
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使用一维卷积 conv1D 和二维卷积 Conv2D 两种方法实现 MNIST 数据集分类，准确率达到 97.91%、 98.74%
2021-03-11 21:50:10
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使用卷积神经网络训练模型，具体介绍，参看我写的这篇文章：https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114455209。
2021-03-08 17:07:44
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使用MNIST数据集训练手写数字识别模型——**附完整代码**和**训练好的模型文件**——直接用.
具体内容可看我的这篇文章：https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114455209
2021-03-07 11:06:22
1.39MB
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火炬分类_MNIST
用Pytorch对MNIST数据集进行分类
2021-03-06 20:05:59
6KB
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包含mnist-test-leveldb和mnist-train-leveldb，用于在windows系统VS平台下配置测试运行caffe。
2021-03-02 19:02:13
11.14MB
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