全连接神经网络实现识别手写数据集MNIST
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全连接神经网络实现识别手写数据集MNIST
MNIST是一个由美国由美国邮政系统开发的手写数字识别数据集。手写内容是0~9,一共有60000个图片样本,我们可以到MNIST官网免费下载。总共4个文件,该文件是二进制内容。
train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) 图片样本,用来训练模型
train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) 图片样本对应的数字标签
t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes) 测试样本
t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes) 测试样本对应的数字标签
我们下载下来的文件是.gz
后缀的,表明是一个压缩文件,我们设计代码的时候,需要考虑对文件进行解压。
以上是关于全连接神经网络实现识别手写数据集MNIST的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
联邦学习实战基于FATE框架的MNIST手写数字识别——全连接神经网络
PyTorch学习实战第四篇:MNIST数据集的读取显示以及全连接实现数字识别
用pytorch实现多层感知机(MLP)(全连接神经网络FC)分类MNIST手写数字体的识别