tensorflow-mnist-tutorial – “テンソルフローと深い学習、PhDなし”プレゼンテーションとコードラボのサンプルコード

これはコードラブ “Tensorflow と深い学習 – 博士号なし “のサポートコードです

基本的な概念を説明しているプレゼンテーションはここにあり、最後のスライドに従うコードラブの手順を見つけることができます。 プレゼンテーションでスピーカーノートを開くことを忘れないでください。多くの説明があります。

ラボでは2.5時間かかり、可能な限りシンプルなソリューションから99％を超える認識精度まで、手書きの数字を認識するためのニューラルネットワークの設計と最適化を行います。 それは、密集した畳み込みネットワーク、および学習率の減衰および脱落などの技術をカバーする。

インストール方法はこちら 。 短いバージョンは：Python3をインストールし、次にpip3はtensorflowとmatplotlibをインストールします。

このレポの最新の高度なニューラルネットワークは、MNISTデータセット（世界最高の99.7％）で99.5％の精度を達成し、 バッチ標準化を使用します。

免責事項：これは公式Google製品ではなく、教育目的で提供されるサンプルコードです