关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解
关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解
MNIST的准确率达到99.7%
用于MNIST的卷积神经网络（CNN）的实现，具有各种技术，例如数据增强，丢失，伪随机化等。
操作系统：ubuntu18.04
显卡：GTX1080ti
python版本：2.7（3.7）
网络架构
具有4层的CNN具有以下架构。
输入层：784个节点（MNIST图像大小）
第一卷积层：5x5x32
第一个最大池层
第二卷积层：5x5x64
第二个最大池层
第三个完全连接层：1024个节点
输出层：10个节点（MNIST的类数)
用于改善CNN性能的工具
采用以下技术来改善CNN的性能。
1. Data au
文件下载
评论信息
其他资源
- NVIDIA jetson Xavier中文指导手册
- ADS信号发射仿真程序
- 基于simulink的数字调制解调仿真与设计.pdf
- 软件工程课程设计---在线考试系统
- 国密SM3算法实现源代码（JAVA版）
- softmax回归（Matlab）
- c#调用usb摄像头 录制和保存
- ps作业含图层
- ASP_DES_AES加密解密
- Android-将数据写入Excel表格并存储到外部存储中
- RTC用户使用手册
- 敏捷大数据方法论
- spring-redis.txt
- razorsql6_4_8_setup.zip
- 完整socket c++
- Nonvolatile Memory Technologies with Emphasis on Flash
- DELPHI DES 3DES 算法源码。数据准确 亲测。
- 语音频谱分析程序
- 好东西传送门-深度学习资源卡片汇总
- Neo4j3.4说明文档
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明