分类：机器学习,深度学习
CNN-进行数据预处理
卷积神经网络与多层感知器进行数据预处理的方式不同: MPL: image.reshape(60000,784) 多层感知…
阅读全文 »卷积神经网络简介(CNN)
1.多层感知器与卷积神经网络 MLP多层感知器 输入层->隐藏层->输出层 CNN卷积神经网络 输入层-&g…
阅读全文 »KERAS多层感知模型包含两个隐藏层
1.加入两个隐藏层并且加入DROPOUT功能 (1)输入层 784 (2)隐藏层1 1000 0.5 DropOut (…
阅读全文 »KERAS多层感知器加入DROPOUT功能以避免过度拟合
1.加入DROPOUT功能 from keras.layers import Dropout model.add(Dro…
阅读全文 »KERAS多层感知器–隐藏层增加为1000个神经元
1.为了增加多层感知器模型的准确率,将隐藏层原本256个神经元改为1000. model.add(Dense(units…
阅读全文 »KERAS多层感知器-代码V1
import numpy as np import pandas as pd from keras.utils impo…
阅读全文 »KERAS多层感知器–显示混淆矩阵
在上一节我们看到了一个预测错误:真实值是5,但是预测值是3.如果我们想要进一步指导在所建立的模型中哪些数字的预测准确率最…
阅读全文 »KERAS多层感知器–以测试数据评估模型准确率
1.评估模型准确率 下面的程序代码用于评估模型准确率 scores = model.evaluate(x_Test_no…
阅读全文 »KERAS多元感知器–进行训练
在我们建立好深度学习模型之后,就可以使用反向传播算法进行训练了, 1.定义训练方式 在训练模型之前,我们必须使用comp…
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