Handwritten-Classification

所属分类:人工智能/神经网络/深度学习
开发工具:Jupyter Notebook
文件大小:0KB
下载次数:0
上传日期:2024-01-06 02:25:00
上 传 者sh-1993
说明:  探索此MNIST手写分类项目,实现97.61%的准确性。通过relu和softmax激活、Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失实现。深入研究代码,以深入了解模型的性能。
(Explore this MNIST Handwritten Classification project achieving 97.61% accuracy. Implemented with relu and softmax activations, Adam optimizer, and sparse_categorical_crossentropy loss. Dive into the code for insights into the model s performance.)

文件列表:
Handwritten_Digit_Classification.ipynb
handwritten_digit_classification.py

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