人工智能TensorFlow(十四)MINIST手写数字识别
MINIST的数据分为2个部分:55000份训练数据(mnist.train)和10000份测试数据(mnist.test)。这个划分有重要的象征意义,他展示了在机器学习中如何使用数据。在训练的过程中,我们必须单独保留一份没有用于机器训练的数据作为验证的数据,这才能确保训练的结果的可行性。
继续阅读MINIST的数据分为2个部分:55000份训练数据(mnist.train)和10000份测试数据(mnist.test)。这个划分有重要的象征意义,他展示了在机器学习中如何使用数据。在训练的过程中,我们必须单独保留一份没有用于机器训练的数据作为验证的数据,这才能确保训练的结果的可行性。
继续阅读那什么是卷积神经网络那,这就要我们追溯一下人类识别图像的原理
继续阅读上期我们分享了TensorFlow的过拟合与dropout的问题过拟合(Overfitting)与dropout,本期我们来实现如何在TensorFlow中利用代码实现overfiting的问题。
继续阅读