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中国科学院_sigmoid_深度学习_前馈神经网bp算法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

中国科学院_sigmoid_深度学习_前馈神经网bp算法_中国AI数据

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xdb / mnist /)上。它是一个包含70,000个单位数字(0-9)图像的数据库,其中大约有60,000个标注用于训练集,而10,000个标注用于测试集。该数据集在图像识别中经常使用,因此TensorFlow提供了内置功能来访问此数据。在机器学习中,提供验证数据以防止过度拟合(目标泄漏)也很重要。由于使用了TensorFlow,因此将5,000个训练集留出到一个验证集中。以下是在Python中访问数据的方法:从tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(“ MNIST_data /”,“ one_hot = True)print(len(mnist.train.images)) 55000张(len(mnist.test.images)) 10000张(len(mnist.validation.images)) 5000 print(mnist.train.labels [1 ,:])#第一个标签是3'''[0. 0. 0. 1. 0. 0.
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