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项目简介
本项目基于TensorFlow构建深度学习模型，运用ResNeXt网络结构处理图像分类任务。针对MNIST手写数字数据集进行训练与测试，通过构建恒等残差块和卷积残差块，在不增加参数复杂度的情况下提高模型准确率，减少超参数数量。
项目的主要特性和功能
- 创新网络结构：采用ResNeXt网络结构，结合VGG和ResNet策略，引入cardinality新维度，提升模型精度且不增加参数量。
- 残差块设计：有
identity_block和convolutional_block，分别构建恒等残差块和卷积残差块，保证影像特征信息有效传递与变化。 - 完整训练流程：包含数据加载、预处理、网络构建、模型训练和测试等环节，可观察模型训练和测试性能。
- 性能评估：训练中计算并打印每个小批次的损失和准确率，在测试数据集上评估模型性能并打印测试准确率，便于评估模型泛化能力。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤操作：
1. 环境准备：确保已安装TensorFlow库。
2. 数据准备：代码会自动下载MNIST数据集到mnist_sets目录。
3. 运行代码：在命令行中运行代码文件，程序开始训练模型，训练中打印每个小批次的损失和准确率，训练完成后在测试数据集上评估模型性能并打印测试准确率。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】