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テンソルフロー、ml初心者のためのmnistでの印刷方法

私はテンソルフローの開始例をこのpageにしようとしています。私はcross_entropyに関してsthを印刷したいが、何も得ていない。 コードはhereから参照することもできます。 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf import numpy as np m

tensorflow mnist 2017-06-09

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Tensorflow：MNISTデータセットの線形分類器の訓練された重みの可視化

私は92％の精度でMNISTデータセットの線形分類子を訓練しました。次に、重みを固定し、8のsoftmax確率が最大になるように入力イメージを最適化しました。しかしソフトマックスの損失は2.302（-log（1/10））を下回っていません。これは私のトレーニングが役に立たなかったことを意味します。私は間違って何をしていますか？重みを訓練するための コード：固定重みのための画像を訓練するための im

machine-learning tensorflow deep-learning mnist 2017-05-13

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Tensorflow - チュートリアルで説明したようにCNNモデルを構築する

TFレイヤーガイドの実装を完了しました.NMISTデータセットの畳み込みニューラルネットワークを構築しました。トレーニングモデルは正常に実行され、97.3％の精度を与えました。 しかし、チュートリアルでは、この新しい訓練されたモデルを使用して独自の画像を提供し、予測を表示する方法については言及していません。誰もがトレーニングモデルの出力を使って予測を行う方法を知っていますか？ tmp/mnist_

python-3.x tensorflow mnist 2017-05-13

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MNISTの隠れたレイヤー直観的な理解

隠れ層が1つの最も単純なMNISTソリューションでは、入力をいくつ分割するかのように隠れたニューロンの数を理解できますか？ 例：[784,30,10] 784ピクセルを30個の小さなイメージ（各イメージの784/30ピクセル）に分割して計算しますか？ ありがとう！

machine-learning neural-network mnist 2017-05-25

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MatconvnetでBatchnormalization = falseをtrueに設定するとバッチ正規化が行われます

matconvnetライブラリを使用しています。 MNISTの例では、デフォルトパラメータbatchnormalization = trueです。しかし、VL_NNBNORM（）関数には何もありません（コメント行のみ）。これは働いていますか？または私はvl_nnbnorm関数を変更する必要がありますか？ 私はbatchnormalization = falseをtrueに変更すれば十分ですか？ あ

deep-learning mnist matconvnet batch-normalization 2017-05-25

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損失と精度をどのように視覚化するのがベストですか？

私はテンソルフローで畳み込みニューラルネットワークを書いて、ニーストのデータセットを実行しました。すべてうまく動作しますが、テンソルボードでモデルを視覚化したいと思います。どうすればいいの？ここに私のコードは次のとおりです。 from __future__ import print_function import tensorflow as tf # Import MNIST data

python tensorflow tensorboard mnist 2017-05-26

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ValueError：マルチラベルインジケータとバイナリの混合を扱うことができません。GridSearchCVとKerasClassifierの問題

データセットをトレーニングセットに分割し、2と7だけのテストセットに分けたMNISTデータ用のCNNコードがあります。コードを実行すると、テストセットで約98％の精度が得られます。 精度を上げるために、keras.wrappers.scikit_learnのKerasClassifierを使用してみました。 GridSearchCVでクラシファイアを使うと、私は最適なパラメータを見つけることを考え

python-3.x deep-learning keras conv-neural-network mnist 2017-05-27

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ケラを実行できません

mnistの手書き認識を使用して畳み込みニューラルネットワーク用のケアをアナコンダで実行します。すべての前日はうまく働いたが、私は同じプログラムを実行しようとして、私は、最初の行に次のエラーを取得する： from keras.datasets import mnist (first line of code) ModuleNotFoundError: No module named 'keras.

python machine-learning virtualenv keras mnist 2017-06-08

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Pythonでカスタムデータのnext_batch（）関数を実装する方法

現在、深いconvNetを実装することで、kaggleのcats vs dogs分類タスクに取り組んでいます。次のコード行は、データの前処理のために使用されます。 def label_img(img): word_label = img.split('.')[-3] if word_label == 'cat': return [1,0] elif word_labe

python tensorflow deep-learning mnist kaggle 2017-06-15

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