### Tensorflow训练minist，到了一定迭代次数后，训练准确率骤减，有碰到过类似的情况的吗？ [问题点数：50分]     2014年4月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二       tensorflow下mnist实例，关于迭代次数及随机取数据集大小问题

Tensorflow的迭代次数到底应该设为多少？

Tensorflow在一定迭代次数后停止对某个参数的训练

tensorflow 滑动平均模型
import <em>tensorflow</em> as tf v1 = tf.Variable(0, dtype = tf.float32)#定义变量用来计算滑动平均，初始化为0，shadow_variable = 0 step = tf.Variable(0, trainable = False)#定义滑动平均的step，初始化为0 #定义滑动平均的类，初始化时给定衰减率0.99,step为0 ema =
tensorflow学习（4）：损失函数+优化方法

opencv-python ANN 神经网络训练 minist 数据集， 训练后Predict的返回值总是 nan 空矩阵，劳烦大神看看哪里出了问题
import os import struct import numpy as np import cv2 def load_mnist(path, kind='train'): """Load M

[机器学习实验4]正则化（引入惩罚因子）

tensorflow保持每次训练结果一致

TensorFlow官方文档疑问: 在达到最大训练迭代数的时候如何清理关闭线程?

Tensorflow的MNIST进阶，准确率提升情况，最终训练一万次，准确率达到99.28%，可以说比官方的效果还要好
<em>训练</em>1000次，准确度约97%，耗时30分钟。（使用cpu版本<em>tensorflow</em>-1.2.1） import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("./mnist_data/",one_hot=True) x =...
Tensorflow—继续优化，使MNIST准确率98%以上

TensorFlow 深度学习框架（5）-- 神经网络优化算法（梯度下降、学习率设置、正则化、滑动平均模型）
（1）梯度下降模型 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法，从而使得神经网络模型在<em>训练</em>数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是<em>训练</em>神经网络的核心算法，它可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值，从而使神经网络的模型在<em>训练</em>数据集上的损失函数达到一个较小值。 假设用θ表示神经网络中的参数，J(θ)表示在给定的参数取值下，<em>训练</em>...
Tensorflow计算正确率、精确率、召回率、虚警率和漏检率

tensorflow学习之三:数据的分批添加和准确率的预估
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIS

plt.plot(x,label=‘’x)   x就是输入数据 plt,plot(seq,x,label='x') seq就是x下标 plt.legend(loc='upper left')   plt.xlabel plt.ylabel plt.title plt.show()
tensorflow】3.简单神经网络_MINIST
【<em>tensorflow</em>】3.简单神经网络_MINIST 本文中，会搭建一个简单的两层网络，实现手写体数据集MINIST的识别。 通过本文，可以学到，神经网络工程的一般流程，cross entropy损失函数。 网络结构 此处采用简单的两层网络 input：n*784 layer1：256个neuron，w：784*256，b：256 layer2：128个neuron，w：256...
caffe学习笔记之——迭代次数的选取

Caffe学习笔记5：学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响

tensorflow自己写的训练集用标准mnist数据集看测试效果（6）
<em>训练</em>集是自己写的，一共5500张，测试集选用官方下载的测试集，用了300张，这里测试集需要略作修改https://blog.csdn.net/it_job/article/details/80540877将https://blog.csdn.net/it_job/article/details/80547206拷贝到MNIST_data中,再使用gzip命令压缩需要修改验证集的数量，文件路径/ho...
tensorflow的CNN训练准确率很低是什么原因

tensorflow训练网络时loss出现nan值，准确率为0的问题解决方法（尝试）

TensorFlow——训练自己的数据（五）模型评估

Tensorflow 中网络准确度不变，权重初始化NaN问题

Tensorflow 实现MINIST数据集多分类问题
<em>tensorflow</em> 入门程序 MINIST数据集 <em>tensorflow</em>是采用计算图的方式，先把所有的计算都用计算图描述出来， 然后将定义的所有计算放到外面计算，大大提高了效率 下载<em>minist</em>s数据集 import <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = read_data_sets("MNIST_data/"
Tensorflow学习系列(三): tensorflow mnist数据集如何跑出99+的准确率

tensorflow mnist训练集简单训练代码
<em>tensorflow</em>简单<em>训练</em>代码 <em>minist</em>.py import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) import <em>tensorflow</em> as tf x = tf.placeholder("float", [None, 784]) W = tf.Variable(tf

TensorFlow下cnn一些调参经验
1，        每次<em>训练</em>样本数目大小最少保证不要小于目标类别的2倍，否则<em>准确率</em>一直上不去，假如标签有40类，则不要至少小于80，越大的话对准确度越好，但<em>训练</em>时间越长。 2，        使用relu激励函数要比较小心，因为他在负半轴恒等为0，<em>训练</em>到后期，准确度突然降为0，可以考虑是不是relu的问题 3，        全连接层节点数对结果影响较小。 4，        更换b
TensorFlow 深度学习笔记 卷积神经网络
Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star，有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载
TensorFlow深度学习进阶教程：TensorFlow实现CIFAR-10数据集测试的卷积神经网络
TensorFlow深度学习进阶教程：TensorFlow实现CIFAR-10数据集测试的卷积神经网络       TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及<em>训练</em>深度神经网络。本教程使用的数据集是CIFAR-10，这是一个非常经典的数据集，包含60000张32×32的彩色图像，其中<em>训练</em>集50000张，测试集10000张。对CIFAR-10 数
TensorFlow深度学习笔记 逻辑回归 实践篇
Practical Aspects of Learning 转载请注明作者：梦里风林 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star，有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 课程目标：学习简单的数据展示，<em>训练</em>一个Logistics Classifier，熟悉以后要使用的数据 Install I
TensorFlow--RNN 运用LSTM对MNIST数据集进行分析
RNN LSTM 是对#-*-coding:utf-8-*- import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data from <em>tensorflow</em>.contrib import rnn #载入数据 <em>minist</em> = input_data.read_data_sets('MNIST_dat...
MNIST神经网络搭建，以及准确率提高方式

Tensorflow MINIST数据模型的训练，保存，恢复和手写字体识别
Tensorflow MINIST数据模型的<em>训练</em>，保存，恢复和手写字体识别，以及用Saver保存模型和生成pb格式的文件，最后恢复模型，用自己的图片来测试，来进行手写字体识别
TensorFlow进阶--实现学习率随迭代次数下降

TensorFlow简要教程系列（五）TensorFlow实现卷积神经网络（CNN）

TensorFlow上实现MLP多层感知机模型

tensorflow的基本用法(七)——使用MNIST训练神经网络
<em>tensorflow</em>的基本用法(七)——使用MNIST<em>训练</em>神经网络

win10 tensorflow使用笔记——安装及训练mnist
win10下安装<em>tensorflow</em>并<em>训练</em>mnist数据集。
tensorflow中创建多个计算图(Graph)

tensorflow 准确率0.098问题

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【TensorFlow】如何判断当前进行到第几个epoch了？
def read_and_decode_TFRecordDataset_deblur(tfrecords_path, batch_size, epoch_num): dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecords_path) dataset = dataset.map(parser_deblur).shuffle(buffer_size=1...
Tensorflow实现学习率衰减
Tensorflow实现学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learning rate decay) ...
TensorFlow 入门之训练 MNIST 数据

Tensorflow训练Mnist数据集
1、使用softmax回归对mnist数据集进行分类，<em>准确率</em>大概为0.92左右  2、使用多层感知机(3层)对mnist数据集分类，<em>准确率</em>大概为0,98  3、使用CNN对mnist进行分类，<em>准确率</em>为0.99  #coding=utf-8 import pickle import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensor...

tensorflow实现VGG网络，训练mnist数据集

TensorFlow训练过程遇到的问题
TensorFlow<em>训练</em>过程遇到的问题 第一次自己实现一个完整程序，遇到不少坑。等我这个程序搞完，我要入坑pyTorch。。。。 <em>训练</em>不收敛 我的程序是一个分类程序，刚开始的时候<em>训练</em>不收敛，accuracy基本为零，预测输出只输出一类。愁的我脑仁疼。解决办法：对输入加一个正则化。不得不说，微调对<em>训练</em>过程太重要啦。 <em>训练</em>步数增多，权重以及损失变为nan 只是我<em>训练</em>过程...
1、为什么caffe训练训练集loss=0.06，验证集accuracy=0.98但测试集的准确率很低accuracy=0.67
1、https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/NzKEWAFPPfI 提出新的测试方法 2、https://github.com/pherrusa7/foodCAT/blob/master/caffeWrapper.py github源码 3、https://www.zhihu.com/question/56017256  知乎上提
tensorflow cifar10教程如何实现断点续训？我希望每次能从上次的结果继续训练
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SSD-Tensorflow训练过程中遇到的坑

CNN入门实战：我如何把准确率从86% 提高到99%（中）
蒋竺波 新加坡研究院 AI Department 公众号：follow_bobo   首发于专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/c_141391545 个人公众号：follow_bobo 能不能点个赞，就是那种看起来写的还不错的样子 我们先来总结一下上一期的数据<em>情况</em>，顺便补充一点上一期没有讲到的： 目标类别一共20类，每类数量400-50不等 单从...
tensorflow在mnist数据集下训练、测试模型

TensorFlow学习(7)——增加隐藏层优化mnist手写识别
import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data # 第一步、载入<em>训练</em>数据 mnist = input_data.read_data_sets(train_dir=&amp;quot;../MNIST_data&amp;quot;, one_hot=True) # 设置批次大小 batch_size = 10 #...
tensorflow 使用CNN 进行mnist数据集识别

tensorflow——入门代码一（minist master）

Tensorflow MINIST数据模型源码.rar
Tensorflow MINIST数据模型源码，文章地址 https://blog.csdn.net/cc_want/article/details/83824439

<em>训练</em>集、测试集loss容易出现的问题总结 train loss 不断下降，test loss不断下降：说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变：说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降：说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变：说明学...

mnist数据集：包含7万张黑底白字手写数字图片，其中55000张作为<em>训练</em>集，5000张作为验证集，10000作为测试集。每张图片大小为28X28像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白1。数据集的标签长度为10的一维数组，数组每个元素索引号表示对应数字出现的概率。 在将mnist数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变成长度784一维数组，将该数组作为输入特征喂入神经网络。 from...

tensorflow学习存在的问题

tensorflow-GPU 一步步搭建网络实现MNIST手写识别
1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST，MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9. 首先我们要导入MNIST数据集，这里需要用到一个input_data.py文件，在你安装<em>tensorflow</em>的examples/tutorials/MNIST目录下，如果<em>tensorflow</em>的目录下没有这个...
TensorFlow入门-数据集MNIST的下载及训练

tensorflow 分类损失函数问题（有点坑）
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(记为f1) 和 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(记为f3),以及 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(记为f2) 之间的区别。 f1和f3对于参数logits的要求都是一样的，即未经处理的，直接由神经网络输...
tensorflow求lost（cost）损失函数的几种典型实现方法

TensorFlow的损失函数

tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集
import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/
Tensorflow深度学习入门（5）——优化训练MNIST数据和调用训练模型识别图片
Tensorflow深度学习入门——优化<em>训练</em>MNIST数据——代码+注释适合入门# Copyright 2016 Niek Temme. # Adapted form the on the MNIST expert tutorial by Google. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # yo
Tensorflow训练mnist数据集源代码解析
from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data import <em>tensorflow</em> as tf from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import matplotlib.ima...

tensorflow代码学习笔记之逻辑回归训练minist数据集并测试
import numpy as np import <em>tensorflow</em> as tf import matplotlib.pyplot as plt #from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data import input_data print (&quot;packs loaded&quot;)首先是最基本的各种库的导入，因为涉及到数据集。还有...
android 常用jar包大全下载
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