【A316】卷积神经网络(CNN)实现手写数字MNIST识别

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

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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

【A316】卷积神经网络(CNN)实现手写数字MNIST识别

优化器对CNN模型性能的影响

卷积神经网络结构

【A316】卷积神经网络(CNN)实现手写数字MNIST识别

CNN模型的结构图

按需写作:

【A316】卷积神经网络(CNN)实现手写数字MNIST识别

演示视频:

【A316】卷积神经网络(CNN)实现手写数字MNIST识别

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.

【A316】卷积神经网络(CNN)实现手写数字MNIST识别

【A316】卷积神经网络(CNN)实现手写数字MNIST识别

训练损失值和测试精度

【A316】卷积神经网络(CNN)实现手写数字MNIST识别

CNN模型的混淆矩阵

远程协助:

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文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频

TAG卷积神经网络
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