highway network及mnist数据集测试

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highway network及mnist数据集测试

先说结论:没经过仔细调参,打不开论文所说代码链接(fq也没打开),结果和普通卷积网络比较没有优势.反倒是BN对网络起着非常重要的作用,达到了99.17%的测试精度(训练轮数还没到过拟合). 论文为<Training Very Deep Networks>,一说其在resnet前发表,resnet模仿了它. 如上式,对于每个输入,都用一个layer去计算T(sigmoid激活),初始设置T的偏置为负,这样使得激活值开始比较小,便于信息流通. 以下对此做了2个测试,一个将图片Flatten后训练,…

Tensorflow MNIST 数据集测试代码入门

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 测试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后拷贝到文件夹Mnist_data中,如果已经配置好tensorflow环境,主要的四个测试代码文件,都可以直接编译运行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_c…

mxnet卷积神经网络训练MNIST数据集测试

mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型及日志的保存 import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) batch_size = 100 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['trai…

从零到一：caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel

一.前言本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque…

Caffe系列4——基于Caffe的MNIST数据集训练与测试（手把手教你使用Lenet识别手写字体）

基于Caffe的MNIST数据集训练与测试原创:转载请注明https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10688926.html 摘要在前面的博文中,我详细介绍了Caffe的网络结构和求解文件,还介绍了如何制作LMDB和Hdf5数据源文件.但是我们还没有完整的介绍过如何在Caffe框架下去训练一个神经网络模型,在本篇博文中我将从最经典.简单的卷积神经网络Lenet(CNN的开端)和最简单的数据集MNIST(手写数字)出发,详细介绍整个网络的训练与测试过程. 1. …

Caffe初试（二）windows下的cafee训练和测试mnist数据集

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…