手写英文字母训练（数据集见附件）要求 ：验证集准确率（在70以上）

好的，我可以为你提供详细的步骤来训练手写英文字母识别模型，以达到验证集准确率70以上的要求。

1. 加载数据集：你可以使用Python中的Pandas库或者Numpy库来加载数据集。数据集应该包含手写英文字母的图像和相应的标签。在这里，我们可以使用Python中的PIL库来读取图像文件。

2. 数据预处理：数据预处理是非常重要的，它可以使模型更好地学习。常见的预处理方法有标准化、归一化、数据增强等。在这里，我们可以使用PIL库将图像缩放到相同的大小，并将像素值归一化到0到1之间。

3. 划分数据集：在训练之前，我们需要将数据集划分为训练集和验证集。可以使用Python中的sklearn库中的train_test_split方法来划分数据集。

4. 构建模型：我们可以使用卷积神经网络（CNN）来构建模型。CNN是一种非常适合图像识别的神经网络。在这里，我们可以使用TensorFlow库来构建模型。以下是一个简单的CNN模型：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

5. 编译模型：在编译之前，我们需要指定优化器、损失函数和评估指标。

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

6. 训练模型：在训练之前，我们需要将数据集分成训练集和验证集。训练集用来训练模型，验证集用来评估模型的准确率。

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))

7. 评估模型：训练完成后，我们可以使用验证集来评估模型的准确率。

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Validation loss:', score[0])
print('Validation accuracy:', score[1])

总的来说，手写英文字母识别是一个比较简单的问题，但是需要一定的技术和经验。你需要根据数据集的特点选择合适的模型和预处理方法，然后进行训练和评估。如果准确率达到了70以上，那么我们就可以用模型来识别手写英文字母了。