2022-05-11 22:07:40 索炜达电子 589
文件编号:A316
文件大小:487M
开发环境:Python3.8、OpenCV4.5、Pycharm2020
猿创承诺:该项目亲测正常运行,需远程调试部署需另外收费,确保正常使用,不能正常使用全额退款。
简要概述:CNN卷积神经网络实现手写数字MNIST识别,epoch我设置的是20,就会迭代20次,修改迭代次数,就可以获得更好的精度。
第一部分:神经网络概述
第二部分:卷积神经网络概述
第三部分:基于卷积神经网络的手写数字识别方法
第四部分:实验结果与分析
第五部分:总结
比较优化器对模型性能的影响
优化器对CNN模型性能的影响
卷积神经网络结构
CNN模型的结构图
按需写作:
演示视频:
点击查看:系统演示视频
运行效果:
运行CNN_mnist_modifed.py
性能度量
设置参数如表2,训练模型并进行测试,得到训练损失值和测试精度的收敛图,实验结果见图22。同时得到P-R-F值以及混淆矩阵,实验结果见表3和图23.
训练损失值和测试精度
CNN模型的混淆矩阵
远程协助:
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我们提供完整项目文件清单如下:
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频