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README.md
fashion_test_alexnet.ipynb
fashion_test_vgg.ipynb
model.py
requirements.txt
sample_file.py

README.md

说明

根目录下model.py是笔试题中的第一题的答案,主要通过将fashion-mnist数据集分别在ALexNetVgg16上分别跑了10个批次,其中。

  • AlexNet的在训练集上的精度为0.92 , 在测试集上的精度为0.87
  • VGG16在训练集上的精度为0.93 , 在测试集上的精度为0.907

然后使用机器学习的Bagging的方法将两个模型针对测试集的结果做了合并,最终的测试集精度是0.911

根目录下的sample_file.py是第二题的答案,也就是随机从一个大文件中取1000个数,而且是等概率的采样,其中random_sel_one函数是核心函数,随机从文件中以等概率的方式取得一行样本,之后的random_sel_m则是对random_sel_one的一个封装,目的是可以随机取出m个样本。

由于本机的配置有限,直接运行model.py是不允许的,具体的流程您可以看fashion_test*.ipynb这两个jupyter文件,里面是为对两个网络分别训练,然后最后将结果组合在一起的详细流程。

运行结果

上图中,橘红色为alextnet的运行数据,蓝绿色为vgg16的运行数据,这里要解释的一个地方时vgg16会出现奇怪的曲线,原因是我原本定的训练批次数量是100,但是对于我的机器来说太大了,然后就强行终止训练,后来改为10,然后之前的临时数据没有删掉,而是接着训练,所以导致曲线上升很奇怪,建议您以比较平滑的蓝绿色曲线为准。

环境

tensorflow 1.0.0tflearn 0.3.2

问答题答案

a. 平时阅读哪些技术类书籍 
b. 当遇到技术问题时,常去哪些网站寻找帮助
  1. 阅读过的书籍包括《python自然语言处理》《机器学习实战》《Deep Learning》《算法笔记》《统计学系方法》《机器学习》《数字图像处理》等,大部分都是偏机器学习类等书籍。
  2. 解决问题的网站一般是google.com.hk , v2ex.com , stackoverflow.com , scholar.google.com , segmentfault.com , quora.com , zhihu.com , jianshu.com , csdn.com等,当然也包括向学术界的老师发邮件等方式解决问题。
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