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
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