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DL之DNN:利用DNN【784→50→100→10】算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测、模型优化

一个处女座的程序猿 发布时间:2019-03-16 15:10:51 ,浏览量:0

DL之DNN:利用DNN【784→50→100→10】算法对MNIST手写数字图片识别数据集进行预测、模型优化

导读 目的是建立三层神经网络,进一步理解DNN内部的运作机制

 

 

 

目录

输出结果

设计思路

核心代码

 

 

 

 

输出结果

 

设计思路

 

核心代码
x, t = get_data()
network = init_network()
batch_size = 100        
accuracy_cnt = 0

for i in range(0, len(x), batch_size): 
    x_batch = x[i:i+batch_size]
    y_batch = predict(network, x_batch)
    p = np.argmax(y_batch, axis=1)     
    accuracy_cnt += np.sum(p == t[i:i+batch_size])
print("批处理—Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))

 

 

 

 

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