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matlab精度检验代码-Lenet_5_scratch_tensorflow:该代码包含从零开始以及在tensorflow中对...
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matlab精度检验代码LeNet-5从零开始并使用tensorflow 该存储库包含Matlab从头开始使用Lenet-5的代码,也使用tensorflow。 这是我的课程CS698U中的一项作业。 作业的问题陈述 实施和培训LeNet-5 CNN以进行MNIST数字分类任务 从零开始,例如仅使用Numpy,Matlab。 使用深度学习库; Caffe,火炬,Tensorflow,Keras之一 相互比较上面两个实现的结果。 在报告中: 比较转换层与功能层所花费的时间 比较conv层和fc层中的参数数量 可视化从每个数字类的随机选择的测试示例中提取的特征,并显示t-SNE图。 绘制训练和验证错误率与迭代次数的关系图 探索不同批次大小(16、32、64、128)对训练的影响 迭代是一个小批量,一个时期是整个训练数据的传递 项目详情 matlab:-该文件夹包含来自matlab中strach的Le Net 5的实现。 README.pdf包含此实现的许多详细信息。 同样要运行此命令,您必须安装matconvnet,因为该卷积使用convnn.m进行卷积。此文件中包含所有参数和其他驱动程序
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matlab精度检验代码-Lenet_5_scratch_tensorflow:该代码包含从零开始以及在tensorflow中对lenet5的 (381个子文件)
Avg_Train_validation_16_87.50 66KB
Avg_Train_validation_32_98.73 66KB
Avg_Train_validation_64_98.79 65KB
Train Error_8.000000.jpg 133KB
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train_val_32_59.3.jpg 88KB
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train_val_16_87.41.jpg 84KB
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train_val_16_87.jpg 82KB
Point_train_validation_8_98.74.jpg 80KB
train_val_128_87.5.jpg 77KB
Train_Val_8_99.05.jpg 76KB
train_val_8_98.5.jpg 76KB
train_val_32_97.6.jpg 76KB
train_val_64_98.jpg 75KB
Point_train_validation_32_98.79.jpg 74KB
Mean_train_validation_128_87.jpg 73KB
Mean_train_validation_64_99.jpg 72KB
Mean_train_validation_16_87.jpg 72KB
Mean_train_validation_8_99.jpg 72KB
Point_train_validation_128_87.89.jpg 72KB
Mean_train_validation_32_98.jpg 71KB
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Avg_Train_validation_128_87.89.jpg 67KB
Avg_Train_validation_8_99.jpg 66KB
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f_cv_4.jpg 57KB
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