【项目实战】CNN手写识别复杂模型的构造

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【项目实战】CNN手写识别复杂模型的构造

感谢视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=11 这里开一篇新博客不仅仅是因为教程视频单独出了1p,也是因为这是一种代码编写的套路,特在此做下记录. 这里我们的模型构造采用如下图示分为一个1x1池化层,然后一个1x1卷积层输出为16通道,一个先1x1卷积再5x5卷积输出为24通道,最后一个1x1卷积和两个3x3卷积后输出为24通道,这四个卷积层最后合并在一起输出.至于为什么会有1x1卷积核,是因为这样转换通道数的时候可以大大的简化计…

【项目实战】CNN手写识别

由于只需要修改之前基于ANN模型代码的模型设计部分所以篇幅较短,简单的加点注释给自己查看即可视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=10 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) #卷积层传递 self.conv2 = to…

AI应用开发实战 - 手写识别应用入门

AI应用开发实战 - 手写识别应用入门手写体识别的应用已经非常流行了,如输入法,图片中的文字识别等.但对于大多数开发人员来说,如何实现这样的一个应用,还是会感觉无从下手.本文从简单的MNIST训练出来的模型开始,和大家一起入门手写体识别. 在本教程结束后,会得到一个能用的AI应用,也许是你的第一个AI应用.虽然离实际使用还有较大的距离(具体差距在文章后面会分析),但会让你对AI应用有一个初步的认识,有能力逐步搭建出能够实际应用的模型. 建议和反馈,请发送到 https://github.com…

（五） Keras Adam优化器以及CNN应用于手写识别

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常用优化器之一大多数情况下,adma速度较快,达到较优值迭代周期较少, 一般比SGD效果好 CNN应用于手写识别 import numpy as np from keras.datasets import mnist #将会从网络下载mnist数据集 from keras.utils import np_u…

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三 MNIST 卷积神经网络 Fly 多层卷积网络多层卷积网络的基本理论构建一个多层卷积网络权值初始化卷积和池化第一层卷积第二层卷积密集层连接 Dropout 输出层训练和评估模型多层卷积网络多层卷积网络的基本理论卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.它包括卷积层(alternating…

android 开源 OCR 项目及手写识别

http://blog.csdn.net/archfree/article/details/6023676 1)一个为Android平台,将识别由手机的相机拍摄的图像文本应用程序. http://code.google.com/p/mobileocr/ 2)手写识别 Android frontend for Jim Breen's WWWJDIC http://code.google.com/p/wwwjdic/ 3)识别餐厅菜单及旅游介绍等,并翻译 Mezzofanti是一个Android的手…

机器学习实战kNN之手写识别

kNN算法算是机器学习入门级绝佳的素材.书上是这样诠释的:“存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都有标签,即我们知道样本集中每一条数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征比较,算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前K个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类”. 优点:精度高.对异常…