If you don't use git then you can d

If you don't use git then you can download the data and code here.

Incidentally, when I described the MNIST data earlier, I said it was split into 60,000 training images, and 10,000 test images. That's the official MNIST description. Actually, we're going to split the data a little differently. We'll leave the test images as is, but split the 60,000-image MNIST training set into two parts: a set of 50,000 images, which we'll use to train our neural network, and a separate 10,000 image validation set. We won't use the validation data in this chapter, but later in the book we'll find it useful in figuring out how to set certain hyper-parameters of the neural network - things like the learning rate, and so on, which aren't directly selected by our learning algorithm. Although the validation data isn't part of the original MNIST specification, many people use MNIST in this fashion, and the use of validation data is common in neural networks. When I refer to the "MNIST training data" from now on, I'll be referring to our 50,000 image data set, not the original 60,000 image data set

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หากคุณไม่ใช้ git แล้วคุณสามารถดาวน์โหลดข้อมูลและรหัสที่นี่อนึ่ง เมื่อผมอธิบายข้อมูล MNIST ก่อนหน้านี้ ผมบอกว่า มันแยกออกเป็น 60,000 ฝึกรูปภาพ ทดสอบ 10,000 นั่นคือคำอธิบาย MNIST อย่างเป็นทางการ จริง เรากำลังแยกข้อมูลน้อย เราจะปล่อยให้ภาพทดสอบเป็น แต่แบ่งการฝึกอบรม MNIST 60,000 ภาพตั้งเป็นสองส่วน: ชุดของรูปภาพ 50,000 ซึ่งเราจะใช้ในการฝึกอบรมเครือข่ายประสาท และตั้งค่าการตรวจสอบ 10,000 ภาพแยกต่างหาก เราจะไม่ใช้การตรวจสอบข้อมูลในบทนี้ แต่ในหนังสือ เราจะพบว่ามีประโยชน์ในการหาวิธีการตั้งค่าบางอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของข่ายประสาท - สิ่งที่ต้องการอัตราการเรียนรู้ และอื่น ๆ ซึ่งไม่ได้เลือกโดยตรง โดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเรา แม้ว่าข้อมูลที่ตรวจสอบไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของข้อกำหนดเดิมของ MNIST หลายคนใช้ MNIST นี้ และการใช้ข้อมูลการตรวจสอบเป็นเรื่องธรรมดาในเครือข่ายประสาท เมื่อถาม "ข้อมูลการฝึกอบรม MNIST" จากนี้ ฉันจะหมายถึงชุดข้อมูล 50,000 ภาพของเรา ไม่ 60,000 ภาพชุดข้อมูลเดิม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถ้าคุณไม่ได้ใช้คอมไพล์แล้วคุณสามารถดาวน์โหลดข้อมูลและรหัสที่นี่

อนึ่งเมื่อผมอธิบายข้อมูล MNIST ก่อนหน้านี้ผมบอกว่ามันถูกแบ่งออกเป็น 60,000 ภาพการฝึกอบรมและการทดสอบ 10,000 ภาพ นั่นเป็นคำอธิบายอย่างเป็นทางการ MNIST ที่จริงแล้วเรากำลังจะแยกข้อมูลแตกต่างกันเล็กน้อย เราจะปล่อยให้ภาพการทดสอบที่เป็นอยู่ แต่แยกการฝึกอบรม 60,000 ภาพ MNIST ตั้งเป็นสองส่วนคือชุดของ 50,000 ภาพซึ่งเราจะใช้ในการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทของเราและแยก 10,000 ภาพชุดการตรวจสอบ เราจะไม่ใช้การตรวจสอบข้อมูลในบทนี้ แต่ต่อมาในหนังสือเล่มนี้เราจะพบว่ามีประโยชน์ในการหาวิธีการตั้งค่าบางอย่าง Hyper-พารามิเตอร์ของเครือข่ายประสาท - สิ่งที่ต้องการอัตราการเรียนรู้และอื่น ๆ ซึ่งศศภอ 't เลือกได้โดยตรงโดยขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเรา แม้ว่าข้อมูลการตรวจสอบไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของข้อกำหนด MNIST เดิมหลายคนใช้ MNIST ในแบบนี้และการใช้ข้อมูลการตรวจสอบเป็นเรื่องธรรมดาในเครือข่ายประสาท เมื่อผมหมายถึงว่า "ข้อมูลการฝึกอบรม MNIST" จากนี้ไปผมจะหมายถึงชุดข้อมูล 50,000 ภาพของเราไม่ได้เดิม 60,000 ภาพชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ถ้าเธอไม่ไป ใช้ไม่ได้ จากนั้นคุณสามารถดาวน์โหลดข้อมูลและรหัสที่นี่อนึ่ง เมื่อผมอธิบายข้อมูล mnist ก่อนหน้านี้ ผมบอกว่ามันแบ่งเป็น 60 , 000 ภาพ อบรม 10 , 000 ทดสอบภาพ นั่นเป็นคำอธิบาย mnist อย่างเป็นทางการ จริงๆ แล้ว เราก็จะแยกข้อมูลที่แตกต่างกันเล็กน้อย เราก็จะทิ้งภาพที่ทดสอบ แต่แยก 60 , 000 ภาพ mnist การฝึกอบรมชุดออกเป็นสองส่วน : ชุดของ 50 , 000 ภาพ ซึ่งเราจะใช้รถไฟเครือข่ายระบบประสาทของเรา และแยกภาพ , การตั้งค่า เราจะไม่ใช้ข้อมูลการตรวจสอบประสิทธิภาพในบทนี้ แต่ต่อมาในหนังสือเราก็จะพบว่ามันมีประโยชน์ในการหาวิธีการบางชุดไฮเปอร์ พารามิเตอร์ของเครือข่ายประสาทเรื่องคะแนนการเรียน และอื่น ๆที่ไม่ได้เลือกโดยตรง โดยขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเรา แม้ว่าการตรวจสอบข้อมูลไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของ mnist สเปคเดิม หลายคนใช้ mnist ในแฟชั่นนี้ และใช้ข้อมูลการตรวจสอบทั่วไปในโครงข่าย เมื่ออ้างถึง " mnist การฝึกอบรมข้อมูล " จากนี้ไปผมจะหมายถึงของเรา 50 , 000 ข้อมูล ภาพชุด ไม่เดิม 60 , 000 ข้อมูล ภาพชุด