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2017年5月21日
基于pycaffe的网络训练和结果分析(mnist数据集)
摘要: 该工作的主要目的是为了练习运用pycaffe来进行神经网络一站式训练,并从多个角度来分析对应的结果。 目标: 哪些图片被分类错误并进行可视化? 为什么被分错? 每一类是否同等机会被分错? 在迭代过程中,每一类的错误几率如何变化? 是否开始被正确识别后来又被错误识别了? 测试数据集:mnist 代码:
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posted @ 2017-05-21 12:11 T.PIE
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