文件名称：EMNIST：旨在探索CNN和RCNN在对EMNIST数据集进行分类方面的有效性的项目
文件大小：557KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-25 21:22:50
learning flask tensorflow keras python3
恩尼斯 由@coopss开发 描述 该项目旨在探索卷积神经网络（CNN）的特性，并了解它们与递归卷积神经网络（RCNN）的比较。 这是受到我阅读的启发，该详细介绍了RCNN在对象识别中的效果，甚至表现出与CNN相对较少的参数。 除了探索CNN / RCNN有效性，我建立了一个简单的接口，以测试更具挑战的数据集（而不是在） 当前实施 多栈CNN Web小程序测试环境 兼容触摸屏 当字母占画布的大部分时，效果最佳 读入.mat文件 当前正在对培训（直接下载链接） 查看以获取更多信息 去做 用新的webapp更新gif 训练更多模型 神经网络 优化超参数 在输入中添加噪声（高斯或类似）图层，以
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EMNIST-master
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