2022-09-22 16:00:58 索煒達電子 3061
文件編號：B428
文件大?。?/strong>10M
猿創(chuàng)承諾：該項目親測正常運行，需遠程調(diào)試部署需另外收費，確保正常使用，不能正常使用全額退款。
簡要概述：我們用的雙層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，后向傳播用的是隨機梯度下降及其優(yōu)化版本
函數(shù)說明：
read_label和read_image分別為讀取標簽和圖像數(shù)據(jù)點的函數(shù)
convolve是實現(xiàn)卷積的函數(shù)，pool是實現(xiàn)池化的函數(shù)
SGD_MSGD是主函數(shù)，可以直接運行得到答案(把minibatch設為1就是SGD，大于1就是MSGD）
OPTIMAL是優(yōu)化版的主函數(shù)，可以直接運行得到答案
OPTIMAL_FINALE是最終優(yōu)化版的主函數(shù)，可以直接運行得到答案
toolbox是用工具箱函數(shù)寫的CNN，可以直接運行得到答案
運行效果對比：(toolbox函數(shù)一直沒變，只是改了minibatch來和自己的算法對比）
（在文件夾“實驗圖”和我們的報告里都有相應的圖）
1.
SGD：（最基本的隨機梯度下降，每輸入一個圖像就更新一次）
經(jīng)過三輪訓練，準確率97.99%(耗時較長)
toolbox:
minibatch=1，經(jīng)過三輪訓練，準確率94.05%（不建議嘗試，這個耗時90分鐘）
2.
MSGD：（增加了minibatch，改為對minibatch隨機梯度下降）
minibatch=150，經(jīng)過三輪訓練，準確率93.74%
toolbox:（minibatch=150)
minibatch=150，經(jīng)過三輪訓練，準確率98.36%（調(diào)整初始學習率之后）
3.
優(yōu)化版本OPTIMAL：（在修改版基礎上加了動量和權重衰減）
minibatch=150，經(jīng)過三輪訓練，準確率97.91%
toolbox:
minibatch=150，經(jīng)過三輪訓練，準確率98.36%（調(diào)整初始學習率之后）
4.
（1）
最終優(yōu)化版本OPTIMAL_FINALE：（在修改版基礎上加了Adam算法，可以自動調(diào)整學習率）
minibatch=150，經(jīng)過三輪訓練，準確率98.02%
toolbox:
minibatch=150，經(jīng)過三輪訓練，準確率98.36%（調(diào)整初始學習率之后）
（2）
最終優(yōu)化版本OPTIMAL_FINALE：（在修改版基礎上加了Adam算法，可以自動調(diào)整學習率）
minibatch=200，經(jīng)過三輪訓練，準確率98.38%
toolbox:
minibatch=200，經(jīng)過三輪訓練，準確率98.32%（調(diào)整初始學習率之后）
按需寫作：
演示視頻：
點擊查看：系統(tǒng)演示視頻
運行效果：
CNN
CNN_SGD
CNN150
Opt
OPT150
OPT200
tool1501
tool2001
tool15001
tool20001
遠程協(xié)助：
溫馨提示：索煒達.猿創(chuàng)官方提供收費遠程協(xié)助，確保您項目運行成功。
點擊查看：遠程協(xié)助相關事項
我們提供完整項目文件清單如下：
文件目錄
├ 1.項目源碼
├ 2.運行截圖
└ 3.演示視頻
