- 安装keras,由于害怕出错并且要跟着谢老师做,所以严格按照谢老师装软件的方法。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/d19c18b0cc1d476db0ecb07bd4ec0bd7.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA54ix5a2m5Lmg54ix5Yqz5Yqo55qE5bCP6I-c6bif,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
装opencv时候无法安装,全部更新后才能安装。着实费了一些事情,不过一中午装好了还是很幸福。
- MNIST手写数字识别是深度学习中的Hello world。可惜单完全理清楚这个都很难。MNIST是keras内置的数据集。
- 深度学习主要做两类工作1化繁为简其中包括两类分类和回归;2化简为繁,生成GAN和强化学习。
- 深度学习喜欢较小的输入。所以通常压缩到0-1或者正态分布。
- epochs是总共跑了完整的多少遍,batch_size是一小次跑了多少个样品,每batch跑完,就会反向传输修改参数。60000个训练样品,batch为128,epochs为5,则训练了60000/128向上取整乘以5。
- 有很多的optimizer和loss都有对应适合的场景,根据keras官网可以学习。
- MNIST中的图片就是一堆数字(处理过的),得用特定的指令如pyplot恢复成像素点就能出来图像。
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