实现基于卷积神经网络的手写体数字识别

时间: 2024-04-01 16:28:13 浏览: 24
基于卷积神经网络的手写体数字识别是一种常见的图像分类任务。下面是一个使用Python和Keras库实现的示例代码: ```python import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense 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(-1, 28, 28, 1) / 255.0 x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0 y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) # 构建卷积神经网络模型 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(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 编译和训练模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test)) # 在测试集上评估模型性能 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test loss:', test_loss) print('Test accuracy:', test_acc) ``` 这段代码使用了MNIST数据集,其中包含了手写体数字的图像和对应的标签。首先,我们对图像进行预处理,将像素值缩放到0到1之间。然后,我们构建了一个卷积神经网络模型,包括卷积层、池化层和全连接层。最后,我们编译并训练模型,使用测试集评估模型的性能。

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