计算机视觉与深度学习 | 基于MATLAB 使用CNN拟合一个回归模型来预测手写数字的旋转角度（卷积神经网络）

博主github：https://github.com/MichaelBeechan   

博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 

上一篇写了一个：实现简单的数字分类问题（卷积神经网络）

%% Time：2019.3.7
%% Name：Michael Beechan
%% Github：https://github.com/MichaelBeechan
%% Function:
%% 如何使用卷积神经网络拟合一个回归模型来预测手写数字的旋转角度。

源代码下载：https://download.csdn.net/download/u011344545/11008030

%% 加载数据
%% 数据集包含手写数字的合成图像，以及每幅图像旋转的对应角度(以角度为单位)。
%% 使用digitTrain4DArrayData和digitTest4DArrayData将训练和验证图像加载为4D数组。
%% 输出YTrain和YValidation是以角度为单位的旋转角度

总结

以上是生活随笔为你收集整理的计算机视觉与深度学习 | 基于MATLAB 使用CNN拟合一个回归模型来预测手写数字的旋转角度（卷积神经网络）的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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