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 »分类：Python
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…
阅读全文 »前馈神经网络–线性回归训练
BP神经网络的训练其实跟我们以前接触过的基于统计学的机器学习模型很相近,如果熟悉线性回归的朋友那就会觉得这个过程非常简单…
阅读全文 »KERAS 多元感知器–建立模型
我们将建立下列多层感知器,输入层x共有784个神经元,隐藏层h共有256个神经元,输出层y共有10个神经元.我们将使用下…
阅读全文 »KERAS 多元感知器–概念介绍
1.多层感知器模型介绍 为了能够识别MNIST手写数字图像,我们将建立多层感知器模型 输入层输入数据:例如数字7的图像是…
阅读全文 »label数据预处理
label(数字图像真实值)标签字段原本是0~9的数字,必须以one-hot encoding(一位有效编码)转换为10…
阅读全文 »features数据预处理
1.查看image的shape print(‘x_train_image:’,X_train_image.shape) …
阅读全文 »前馈神经网络–网络结构
前馈神经网络(feedforward neural network),在这种神经网络中,各神经元从输入层开始,接收前一级…
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