目前还不太清楚为何训练中会出现 Accuracy 突降、Loss 突增的问题。 本项目测试环境为 Ubuntu20.04，python 版本为 3.10.13。 根据自己的需要修改 train.py 文件中第 11~23 行的参数（默认也可以）。 运行 train.py 即可：python train.py。 该项目每轮训练中，只要训练准确率比 ...

关于CNN网络的具体原理和结构，大家可以自行在网上查找相关资料进行深入学习，这里不再赘述。 2.FashionMNIST 图像数据集 图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST 。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异 ...

在MNIST上进行训练，可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。而如果使用PyTorch的标准代码训练CNN，一般需要3分钟左右。 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 在MNIST上进行训练，可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。

本示例工程中我们会在 TensorFlow2 下使用 Keras API 创建一个自定义 CNN 网络，在 Vitis-AI 1.3 环境下编译成 Xilinx DPU 上运行的模型文件，并在 Xilinx zynqMP 上部署运行。 该示例工程应在 Vitis-AI1.3 Docker，vitis-ai-tensorflow2conda 环境中运行。 有关Mnist手写数字数据集，请参见 ...

雷锋网 AI 研习社按：本文为雷锋网字幕组编译的技术博客，原标题 A simple 2D CNN for MNIST digit recognition，作者为 Sambit Mahapatra。 对于图像分类任务，当前最先进的架构是卷积神经网络 (CNNs).。无论是面部识别、自动驾驶还是目标检测，CNN 得到广泛使用。在本文中 ...