我正在寻找一种神经网络架构,它在图像分类挑战中提供了相当不错的性能,并且在框架中实现起来仍然很简单,而且训练起来也相当快。你有什么建议吗?
我是神经网络实现的新手,最后,我想用它做一些“研究式”。
此外,对于一个简单的网络来说,一个指向图像分类数据集的指针会很棒。然而,不像 MNIST 这样简单到几乎任何分类器都能做得很好的东西。
PS:如果我想修改网络的训练方式,你推荐哪种神经网络框架?
我正在寻找一种神经网络架构,它在图像分类挑战中提供了相当不错的性能,并且在框架中实现起来仍然很简单,而且训练起来也相当快。你有什么建议吗?
我是神经网络实现的新手,最后,我想用它做一些“研究式”。
此外,对于一个简单的网络来说,一个指向图像分类数据集的指针会很棒。然而,不像 MNIST 这样简单到几乎任何分类器都能做得很好的东西。
PS:如果我想修改网络的训练方式,你推荐哪种神经网络框架?
我建议通过涵盖此内容的 cs231n 课程。
一个简单但良好的架构是使用具有一个隐藏层和 ReLU 的前馈网络。
至于数据集 - 如果您不喜欢 MNIST,CIFAR-10 很好。
Tensorflow 是一个非常容易使用的框架。