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Python 在MNIST 数据集上实现神经网络

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  • 上传时间:2021-06-29
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资 源 简 介

Python 在MNIST 数据集上实现神经网络,代码更加标准模块化   包含一个隐层   5种优化方案:激活函数,多层隐层,指数衰减的学习率,正则化损失,滑动平均模型   加入了tensorflow的变量管理思想   训练和测试分开   +加入了模型持久化的思想   包含神经网络的训练过程   对神经网络进行前向计算,有两个版本,包含滑动平均以及不包含滑动平均   使用了RELU激活函数实现了去线性化,函数支持传入计算参数平均的类,便于测试时使用滑动平均模型·

文 件 列 表

codesc.net
t_5
5-4
mnist_inference.py
t_5
t_5
5-4
mnist_eval.py
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