MNIST 识别手写数字练习导入包、数据from keras.datasets import mnistimport matplotlib.pyplot as plt(X_train, Y_train),(X_test, Y_test) = mnist.load_data()from keras import...

主要代码import tqdm # 引用tqdm组件TRAIN_STEPS = Nfor i in tqdm.tqdm(range(TRAIN_STEPS)): #用tqdm结构包含原有迭代器

《统计学习方法》逻辑斯谛回归模型（ Logistic Regression，LR）

深度学习模型，尤其是深度卷积神经网络（DCNN），在多个计算机视觉应用中获得很高的准确率。但是，在移动环境中部署时，高昂的计算成本和巨大的耗电量成为主要瓶颈。而大量使用乘法的卷积层和全连接层正是计算成本的主要贡献者。...

如果从官网下载数据集很慢，可以使用国内的地址http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz

登录http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html网站，可以自行下载数据集。

图像数据准备对神经网络与卷积神经网络模型训练有重要影响，当样本空间不够或者样本数量不足的时候会严重影响训练或者导致训练出来的模型泛化程度不够，识别率与准确率不高！本文将会带你学会如何对已有的图像数据进行数据...

我们今天要解决的问题是从MNIST数据集中分类手写数字，并且写一个简单的分类器，被认为是计算机视觉的Hello World。现在MNIST是一个多类别的分类问题。给出一个数字的图像，我们的工作将预测它是哪一个数字，我们使用Jputer ...

分割适用于背景较暗的照片，光亮时需要调整参数。import cv2import numpy as npdef binarize(img, threshould=180): ret, binary = cv2.threshold(img,threshould,255,cv2.THRESH_BINARY)......

gan对mnist数据集训练使用非卷积神经网络，对1维数据模拟，卷积是对2维数据模拟import torchimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torchvision import datase......