截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用创建图、启动图

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变量介绍:
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F

etch

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Feed

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简单的模型构造

:线性回归

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MNIST数据集 Softmax函数

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非线性回归神经网络

 

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用MINIST数据集分类器简单版本

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二次代价函数截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用
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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用 sigmoid函数

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用交叉熵代价函数

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对数释然代价函数

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用拟合

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防止过拟合

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用 Dropout

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用优化器

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优化器的使用

如何提升准确率?

1.改每批训练多少个

2.改神经网络中间层(神经元层数,每层的个数,每层用的激活函数,权重的初值用随机正态、要不要防止过拟合)

3.改计算loss的函数:交叉熵cross entropy更好。【sigmoid函数一般是作为每层的激活函数,softmax函数是用于多分类,且该函数一般用在最后一层,即输出层,并且不是使用sigmoid函数来获得输出。前面的激活函数用不用sigmoid函数不作要求。logistic相当于只有输入层、单隐层神经元,和两个神经元的输出层,即结构特别简单,输入直接和权重相乘之后,加上偏置,再进行sigmoid激活函数激活,就得到了输出层的两个概率值,分别表示两个类别的概率。而softmax通常用在多层神经网络的的最后一层,中间经过了多次运算和激活,最后的类别不止两类。】

4.改优化器(类型、学习率):Adadelta很厉害。

5.改迭代次数:一般越大越好,次数要足够,稳定、变化不大。

 

ANN代码结构的总结——"六股文":

第一步:构建输入参数。

第二步:构建神经网络。

第三步:选择代价函数。

第四步:选择优化器

第五步:计算准确率。

第六步:创建会话,进行运算

看看老师的优化:

截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用将MNIST数据集准确率优化到98%以上

AI-11【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用 视频05:tensorboard可视化部分暂时不看(10:12 – 结尾)

 

 

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用卷积神经网络CNN

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用神经网络用于MNIST数据集分类

CNN代码结构的总结

有待看tensorflow笔记

 

 

AI-11【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用 视频05:循环神经网络RNN部分暂时不看

 

截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用

截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用模型的保存与载入

截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用

截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用下载模型:文件夹不存在?

截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用
截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用使用下载的模型

截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用

截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用测试训练好的模型

 

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截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用
截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用 安装GPU版tensorflow

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tfrecords文件的分块生成

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验证码的生成

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验证码识别之生成单个tfrecords文件

 

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多任务训练

 

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从tfrecords读取数据

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验证码识别的训练程序用到Alexnet

截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用截图:【炼数成金】深度学习框架Tensorflow学习与应用最后一层的四个输出,前面所有共享。

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验证码识别的测试程序

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