深度学习手写字体改进（分类）代码实现

以下是一份基于Python和Keras框架的手写字体分类代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist

# 加载MNIST数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将数据转换为Keras所需的格式
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (5, 5), 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(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=200)

# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

该代码实现了一个卷积神经网络（CNN）来对手写数字进行分类。使用了两个卷积层和两个池化层，以及一个全连接层和一个输出层。使用了dropout来减少过拟合，使用了softmax激活函数来输出概率值。在训练过程中使用了交叉熵损失函数和Adam优化器。在最终评估模型时，使用了测试集来计算模型的准确率。