手写数字识别为什么用cnn而不是bp
时间: 2023-12-02 21:04:44 浏览: 45
手写数字识别中使用卷积神经网络(CNN)而不是反向传播神经网络(BP),是因为CNN具有以下优点:
1. 特征提取能力:CNN能够通过卷积操作和池化操作自动地从输入数据中提取出重要的特征,这使得模型可以更好地学习数据中的模式。
2. 参数共享:CNN中的卷积层对于输入数据的每个位置使用相同的卷积核,这意味着它们共享权重参数。这种参数共享可以大大减少模型的参数数量,从而降低过拟合的风险。
3. 局部连接性:CNN中的卷积层只考虑输入数据的局部区域,这样可以减少计算量和存储空间,并且使模型可以更好地处理大型图像数据。
相比之下,BP神经网络只能通过全连接层来学习输入数据的特征,这使得它在处理大型图像数据时需要更多的参数和计算资源。此外,BP神经网络往往会出现过拟合等问题,需要通过正则化等方法来解决。因此,在手写数字识别中,CNN更适合处理这种大型图像数据,并且能够更好地学习数据中的模式和特征。
相关问题
基于cnn和bp的mnist手写数字识别
MNIST是一个常用的手写数字数据集,由于其简单易得并且易于进行二分类问题实验,因此成为了深度学习入门的经典案例。其中,基于CNN和BP算法的手写数字识别也是大家最为熟悉的。下面将具体介绍这种方法的实现流程。
首先,对于手写数字图片的预处理,我们需要将28x28像素的灰度图像转化为我们所需要的输入向量。这个过程可以通过对图片进行展平处理,得到一个784维的向量作为CNN的输入。接着,我们需要定义一个CNN模型,用于处理这些高维度的特征向量。这个CNN模型通常包括卷积层,池化层以及全连接层。通过这些层的堆叠和参数学习,CNN能够将输入映射到输出(即0~9的10个数字),从而实现分类的功能。
在CNN模型构建完成后,我们需要使用BP算法来训练模型。具体来说,从数据集中选出一批待训练的样本,并通过前向传播计算得到CNN模型的输出结果。这一过程中,可以通过交叉熵代价函数来计算模型误差,并使用反向传播算法来更新模型参数。将这些样本在模型中的训练迭代多轮后,我们就能得到一个在MNIST上表现较好的CNN模型。
最后,我们需要使用测试数据对CNN模型进行验证。与训练过程不同的是,我们在测试过程中不需要对模型参数进行调整,而只需要将测试数据输入到模型中,得到相应的输出。通过比较模型输出与真实标签,我们可以得到模型在MNIST数据集上的精度表现。当然,如果模型表现不佳,我们还可以通过深层神经网络等方式进行改进。
综上,基于CNN和BP算法的MNIST手写数字识别,是一种可行的方法,并可以通过不断调整参数和改进模型来提高识别精度。
使用BP和CNN组合方式识别sklearn当中的手写识别数字 python语言
好的,让我来回答您的问题。
首先,BP和CNN是两种不同的神经网络结构,BP是全连接神经网络,CNN是卷积神经网络。
对于手写数字识别,可以使用卷积神经网络(CNN)的方法,首先需要将图像数据进行预处理,将数据标准化,转换为灰度图像,并且将图片的大小调整为相同的大小。
然后,需要对图像进行卷积操作,提取图像的特征,同时使用池化层进行特征压缩。最后将提取到的特征进行全连接操作,输出识别结果。
在实现过程中,可以使用Python和sklearn中提供的卷积神经网络模型进行搭建和训练,同时采用MNIST数据集进行模型训练和测试。
希望我的回答能够对您有所帮助,如果您还有其他问题,可以继续向我提问。
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