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MNIST挑战：目标是在MNIST数据上实现参数少于10k的模型，并在10个周期内获得超过99％的精度-源码
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文件大小: 260kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-20
详细说明：MNIST挑战：
在MNIST数据上实现参数少于10000个的模型，并在10个周期内获得超过99％的精度
该解决方案在带有张量流后端的Keras中实现。 ADAM用作初始学习率为1e-3的优化器。 分类交叉熵被用作损失函数，而准确性被用作度量。 有一个学习率调度器，可以将学习率降低一个因数，如果与第n次运行相比验证准确性没有提高，并且在最近3个时期中学习率没有降低，则可以定制该因数。 但是，这里不使用它，因为该因子保持为1。
解决方案1：卷积模型
总参数：8,640可训练参数：8,580非可训练参数：60
使用大小为7×7和5×5的较大内核，因为信息在映像中全局分布，而不是局部分布。 测试仪的准确度：99.2％现在已经达到了目标，请尝试将参数减少到少于5k。
解决方案2：可分离卷积模型
总参数：4,967可训练参数：4,879非可训练参数：88使用尺寸为3×3的较小内核，但具有许多通道。
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