文件名称：digit:从头开始使用python进行tens_flow的digit_recognition。 该程序能够达到95％的准确率
文件大小：287KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-09 15:59:17
Python
digit_recognition 从头开始使用python进行tens_flow的digit_recognition。 该程序能够达到95％的准确率。 结构 初始化网络 共有3个完全连接的层，每层784、32、10个单位，并且每个层都使用Python内置结构来承载权重。 权重是通过介于（0，1）之间的正态分布来设置的。 [{'weights'：[0.7230910569842391，0.3597793079018069，0.6794622424433031，0.18301374299295925] ['weights'] [0：3]->重量。 ['weights] [-1]->偏见。 隐藏层 该结构在第一隐藏层*有32个神经元。 Relu在这里用作激活功能。 我选择Relu而不是Sigmoid的两个原因是，Relu绝对在计算效率上更高。 第二个原因是在多层的情况下，Sigmoid函数
【文件预览】：
digit-main
----README.md(2KB)
----project.pages(351KB)
----digit.py(9KB)