Python代码实现：全连接网络训练MNIST数据集

bai666ai 2023-01-13 00:36:57

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本资源与本人CSDN文章《全站最详细的Python numpy 搭建全连接神经网络模型教程（理论计算+代码实现）（不止能预测手写数字数据，准确率93.21%）》相配套。里面包含6万条原始手写数据、本人编写的全连接神经网络模型程序，以及一个训练好的准确率为93.21%的全连接神经网络模型。程序的调用建议参考文章的说明。

搭建全连接网络训练mnist数据集

基于keras训练mnist数据集-全连接网络1、加载MNIST数据集2、图像数据预处理3、模型定义4、编译模型5、训练模型6、绘制训练结果7、预测图像这是一个简单的神经网络示例，使用python的Keras库来训练手写数字分类。对于初学者来说，如果没有用过Keras或类似的库，可能无法立刻搞懂这个示例的全部内容。甚至还没有安装Keras，但是不要紧，下面将会详细说明示例中每个步骤。 MNIST...

前言其实网上利用全连接神经网络来训练MNIST数据集的文章很多，但是多数是以实现为主。本文更偏向于一个实验笔记，来一步一步递进测试模型优化的过程，以及记录在训练过程中的疑惑与思考。实验环境这次并没有将代码放在服务器上跑，所以也没有用到GPU，所以当你需要使用GPU来训练模型时，请自行修改代码。数据准备本文所需要的数据集为MNIST数据集，至于数据集的加载方式已经于另一篇文章十分钟搞懂Pytorch如何读取MNIST数据集讲明。正文 1.使用简单的三层全连接神经网络 #简单的三层全连接神经网络 c

使用python和numpy写一个全连接神经网络，识别mnist数据集 一、代码思路读取mnist数据集前990个数字训练网络，991-1000个数据进行简单的测试。由两位博主的代码拼接而来，一部分是mnist的读取，另一部分是神经网络的搭建，但是那篇文章没有用mnist数据集。二、minist读取部分 1、mnist下载位置：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 解压后的四个文件 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/5d3a

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