孟建平实验报告_第1页
孟建平实验报告_第2页
孟建平实验报告_第3页
孟建平实验报告_第4页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

孟建平实验报告实验题目：孟建平实验实验目的：通过孟建平实验，验证机器学习中的梯度下降算法以及误差反向传播算法对于复杂的分类问题的效果。实验原理：孟建平实验是一种通过简单的前馈神经网络对复杂分类问题进行训练的方法。该方法使用梯度下降算法和误差反向传播算法对网络进行优化，从而实现预测正确率的提高。实验流程：1.数据准备：使用MNIST手写数字数据集作为训练数据，该数据集包含60000张28*28的灰度图像。2.神经网络模型：使用两个全连接层，第一层包含64个神经元，第二层包含10个神经元。3.模型训练：使用随机梯度下降算法，将训练数据放入模型进行训练，重复多次训练直到损失函数收敛。4.预测测试：使用测试数据集进行预测，并计算预测正确率。实验参数：1.学习率：0.012.训练轮数：10003.活化函数：ReLU实验数据：训练集：60000张28*28的手写数字灰度图像；测试集：10000张28*28的手写数字灰度图像实验注意点：1.数据需要预处理，将图像转换为正则化的矩阵格式。2.在训练过程中需要确保学习率的选择合适。3.在测试过程中需要采用交叉验证来确保预测结果的准确性。实验结果：将MNIST数据集划分为训练集和测试集，其中训练集包括了60000张图片，而测试集则包括了10000张。使用随机梯度下降算法，将训练数据放入神经网络进行训练，训练轮数为1000次，学习率为0.01，而神经网络的结构为两个全连接层，第一层包括64个神经元，第二层包括10个神经元。在这个过程中，使用ReLU作为激活函数。在训练过程中，每一次迭代都计算训练集误差和测试集误差，直到训练集和测试集的误差收敛。最终，通过MNIST测试数据集进行预测，预测正确率为98.22%。结论：孟建平实验证明了梯度下降算法和误差反向传播算法对于复杂的分类问题的有效性，并且通过实验数据的准确性证明了该结论的正确性。

人人文库> 全部分类> 应用文书 > 合同范本

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论