基于卷积神经网络mnist手写数字识别

时间: 2023-10-23 22:14:04 浏览: 93
对于基于卷积神经网络的mnist手写数字识别,我们可以使用以下步骤: 1. 加载数据集:使用Python中的Keras库加载MNIST数据集。 2. 数据预处理:将像素值缩放到0到1之间,并将标签进行one-hot编码。 3. 构建模型:使用Keras库构建卷积神经网络模型。 4. 编译模型:指定损失函数、优化器和评估指标。 5. 训练模型:使用训练集训练模型,并在验证集上进行验证。 6. 评估模型:使用测试集评估模型的性能。 7. 使用模型:使用训练好的模型对新的手写数字图像进行分类。 以下是一个简单的基于卷积神经网络的mnist手写数字识别的代码示例: ```python from keras.datasets import mnist from keras.utils import to_categorical from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense # 加载数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 数据预处理 train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) train_images = train_images.astype('float32') / 255 test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) test_images = test_images.astype('float32') / 255 train_labels = to_categorical(train_labels) test_labels = to_categorical(test_labels) # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(test_images, test_labels)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) # 使用模型 predictions = model.predict(test_images) ```

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