2. 自行设计一个网络模型,使用梯度法更新模型参数,预测得到分类输出。要求模型分类准确度达到95%以上。
时间: 2024-05-01 13:22:28 浏览: 7
为了达到95%以上的分类准确度,可以考虑使用卷积神经网络(CNN)作为网络模型。CNN是一种适用于图像处理任务的神经网络模型,它可以通过卷积操作提取输入数据中的特征,并将这些特征组合起来进行分类。
以下是一个简单的CNN模型,用于对MNIST手写数字数据集进行分类:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 对数据进行预处理
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
# 定义CNN模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
在上面的代码中,我们首先加载了MNIST数据集,并对数据进行了预处理。然后定义了一个包含两个卷积层和两个池化层的CNN模型,并对模型进行了编译。最后,我们使用训练数据训练该模型,并使用测试数据进行评估。
运行上述代码,可以得到一个准确度达到95%以上的CNN模型。如果需要提高模型的准确度,可以尝试增加网络层数、调整卷积核大小等。