TensorFlow中不同神经网络模型对MNIST数据集影响研究

• 作者: 范铭豪
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: MNIST集 神经网络模型
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 75-77
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|TP391.41
• 字数: 1758字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4706.2018.11.029

摘要

在TensorFlow中,神经网络模型对训练数据的效果有很大的影响.在与图像数据相关的模型中有几种训练数据模型:深度神经网络模型、非线性神经网络模型、多层神经网络模型,它们对不同类型的数据集有不同的影响.MNSIT集是神经网络模型性能检验的常用数据集,不同的神经网络模型在数据集上有不同的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范铭豪		1	4	1.0	1.0