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tensorflow实现cnn模型的训练与使用初学者ppt演示.pptx

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tensorflow实现cnn模型的训练与使用初学者ppt演示，适用于初学者了解卷积神经网络

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Tensorow 实现 CNN 模型的训练与使用

第四周学习汇报

汇报人： python

日期： 2019.9.25

主目录

CONTENTS

学习目标

数据集

模型构建

卷积神经网络优点

参考文献

学习简介

第一部分

本周学习工作主要是使用 TensorFlow 构建一个

规范的卷积神经网络（ Convoluonal Neural

Network ， CNN ），熟悉卷积神经网络的构建与计

算，理解激活函数，以及数据集的训练与评估。

import tensorow as 

MNIST 数据集

第二部分

MNIST 数据集是一个手写数字识别数据集 , 可以直接

下载，便于学习。该数据集被分成两部分： 60000 行的

训练数据集（ mnist.train ）和 10000 行的测试数据集

（ mnist.test ）。 60000 行训练数据集样本（图片和标

签） , 分割出 55000 个样本作为训练集（用于训练），其

余的 5000 个样本作为验证集（用于迭代验证训练的准确

性） 10000 行测试数据集，是用于最终测试训练的准确

性。

from tensorow.examples.tutorials.mnist import input_data

MNIST 数据集

每一张图片包含 28 像素 X28 像素，用一

个数字数组来表示这张图片

28x28 像素的灰度手写数字图片

数据集分为四个压缩包 , 分别为训练图片 ,

训练图片的标签 , 测试图片和测试图片的标

签

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Java烂笔头any

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