深度学习手写数字图片

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mob649e816594b7 2023-07-22 14:47:28 ©著作权

文章标签 手写数字识别深度学习数据集 文章分类 深度学习人工智能

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深度学习：手写数字识别

简介

手写数字识别是深度学习中一个重要的应用领域。它可以通过训练模型来将手写数字图片正确地分类为相应的数字。本文将介绍深度学习中的手写数字识别，并给出一个代码示例。

深度学习与手写数字识别

深度学习是机器学习的一个分支，其核心是通过构建多层神经网络来学习数据的特征表示。而手写数字识别则是利用深度学习模型对手写数字进行分类。

在手写数字识别中，首先需要构建一个深度神经网络模型。该模型通常由多个隐藏层组成，每个隐藏层都由多个神经元（节点）组成。每个神经元都会对输入的特征进行加权求和，并通过激活函数进行非线性变换。最后一层则输出数字的分类结果。

代码示例

下面是一个使用Python和Keras库实现手写数字识别的示例代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.utils import to_categorical

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape((60000, 28, 28, 1))
x_train = x_train.astype('float32') / 255

x_test = x_test.reshape((10000, 28, 28, 1))
x_test = x_test.astype('float32') / 255

y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译并训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)[1]
print('Test accuracy:', accuracy)

在上述代码中，首先导入了所需的库。然后使用Keras库中的mnist.load_data()函数加载了MNIST数据集，数据集包括60000个训练样本和10000个测试样本。接下来进行数据预处理，将像素值归一化到0到1之间，并将标签进行one-hot编码。

然后，构建一个包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的神经网络模型。输入层为28×28的图像，隐藏层包含128个神经元，并使用ReLU激活函数进行非线性变换。输出层包含10个神经元，使用softmax激活函数进行多分类。

模型构建完毕后，使用编译方法定义优化器、损失函数和评估指标，并使用训练数据进行模型训练。训练完成后，使用测试数据评估模型的准确性。