文件編號(hào)：A316

文件大小：487M

開發(fā)環(huán)境：Python3.8、OpenCV4.5、Pycharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項(xiàng)目親測正常運(yùn)行，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi)，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字MNIST識(shí)別，epoch我設(shè)置的是20，就會(huì)迭代20次，修改迭代次數(shù)，就可以獲得更好的精度。

第一部分：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 

第二部分：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 

第三部分：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別方法 

第四部分：實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 

第五部分：總結(jié)

比較優(yōu)化器對(duì)模型性能的影響

優(yōu)化器對(duì)CNN模型性能的影響

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

CNN模型的結(jié)構(gòu)圖

按需寫作：

演示視頻：

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運(yùn)行效果：

運(yùn)行CNN_mnist_modifed.py

性能度量

設(shè)置參數(shù)如表2，訓(xùn)練模型并進(jìn)行測試，得到訓(xùn)練損失值和測試精度的收斂圖，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖22。同時(shí)得到P-R-F值以及混淆矩陣，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表3和圖23.

訓(xùn)練損失值和測試精度

CNN模型的混淆矩陣

遠(yuǎn)程協(xié)助：

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文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.運(yùn)行截圖

 └ 3.演示視頻