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批量培训使用更新总数？或平均更新？

关于神经网络批量训练我有几个问题。 首先，当我们使用批量训练来更新权重时，更改量是批量大小的累积梯度。在这种情况下，变化量是渐变的总和？或平均的梯度？ 如果答案是梯度的总和，则变化量将比在线培训大得多，因为数量是累积的。在这种情况下，我认为权重可以很好地优化。 否则，如果答案是梯度的平均值，那么对权重进行优化似乎是非常合理的。但是，在这种情况下，我们必须培训比在线培训多得多的时间，因为它更新批量数

tensorflow deep-learning mnist 2017-07-18

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Tensorflow中的模型不工作需要审查代码不知道什么是错误的

我正在修改我自己的数据的深层次的代码。我稍微修改了一个模型，但是我面临着一些基本问题，比如我将数据逐个传递给我的模型，并且运行得很快，但是当我将所有示例传递给模型时，它变得非常慢，我也获得了0％的准确性。请仔细阅读我的代码我正在做一些可怕的错误，但我不知道在哪里以及我应该遵循哪些步骤来使其正确。 这里是我的模型 def deepnn(x): """deepnn builds the graph

machine-learning tensorflow conv-neural-network mnist 2017-07-26

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我在做什么错误读取MNIST数据集？

我正在尝试使用手写数字的MNIST数据集作为项目，并且我试图读取每个图像中的28到28个二维数组，每个像素的灰度颜色对应于1-255。我从他们的网站（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）下载了培训文件（train-images-idx3-ubyte.gz），并且在实际处理该文件时遇到了麻烦。它将文件格式描述为16个字节的标题信息，后面是无符号位，每个位都有一个像素，

java file-io mnist 2017-07-27

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MNIST tensorflow教程

我试图延长MNIST Tensorflow教程“深度学习专家”，其中我试图打印y_conv的终值（从教程），这里是我的代码： with sess.as_default(): x_test=mnist.test.images[10] x_test=np.reshape(x_test,(-1,784)) print(y_conv.eval(feed_dict={x:x_t

python tensorflow mnist 2017-07-28

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如何在单张图像上测试Deep MNIST for Experts代码？

我刚从tensorflow开始，我想在我自己的图像上测试tensorflow的tutorial的训练模型。这是我用来测试使用SoftMax回归模型在教程开始对我自己的形象代码： with open("three.jpeg", "rb") as f: contents = f.read() image = tf.image.decode_jpeg(contents, channels=

tensorflow deep-learning mnist 2017-08-02

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MNIST手写数字分类器的预测

我是Deep Learning的新手，我正在使用Keras来学习它。我遵循link的指示，使用MNIST数据集构建手写数字识别分类器。就看到可比较的评估结果而言，它运行良好。我使用tensorflow作为Keras的后端。 现在我想用手写数字读取图像文件，并使用相同的模型预测其数字。我认为图像需要先变成28x28维度，首先是255的深度？我不确定我的理解是否正确。如果是这样，我如何在Python中

python tensorflow keras mnist handwriting-recognition 2017-08-07

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当运行“蟒蛇mnist_with_summaries.py”，它已经发生了错误

运行这个例子当：“蟒蛇mnist_with_summaries.py”，已 出现下面的错误吧： 详细的错误信息： Traceback (most recent call last): File "mnist_with_summaries.py", line 214, in tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed) File "D:\P

python-3.x tensorflow mnist 2017-08-17

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如何合并自动编码器培训中tensorflow中mnist的列车，测试和验证集？

如何合并批量训练中张量流的mnist训练，测试和验证集。任何人都可以帮助我？

machine-learning merge training-data mnist 2017-08-17

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神经网络 - 预测输出层只有一个神经元的MNIST数字

是否可以创建一个神经网络，在输出层有一个神经元，可以在训练后直接预测NMIST数据集中的数字。例如，如果我们将数字3作为输入，则输出层神经元应使输出值接近3. 注意：可能有任意数量的具有任意数量隐藏层的神经元。 在此先感谢。 这是我尝试过使用Tensorflow。 import tensorflow as tf from mnist import MNIST import numpy as n

tensorflow neural-network mnist 2017-08-24

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张量流中“FLAGS”的用途

我正在研究张量流中的mnist example。 我感到困惑与模块FLAGS # Basic model parameters as external flags. FLAGS = None 在 “run_training” funcition： def run_training(): """Train MNIST for a number of steps.""" # Tell Ten

python tensorflow deep-learning mnist 2017-07-18

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