MINIST数据集二值化

MINIST数据集的二值化是指将图像像素值转化为二进制数，只有0和1两个值。这种转化方法可以将图像中的细节信息保留下来，同时减少了存储空间和计算量。常用的二值化方法有阈值法、自适应阈值法、局部阈值法等。在MINIST数据集中，常用的二值化方法是使用一个固定的阈值将图像转化为黑白图像，阈值通常取128或者平均像素值。

相关问题

python利用t-SNE实现minist数据集的可视化

好的，以下是利用t-SNE实现minist数据集可视化的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import fetch_openml

# 获取minist数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
X = X / 255.0  # 将像素值缩放到0-1之间

# 使用t-SNE进行降维
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=42)
X_reduced = tsne.fit_transform(X)

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(13, 10))
plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=y.astype(int), cmap="jet")
plt.axis('off')
plt.colorbar()
plt.show()

解释一下代码：

首先，我们从sklearn中导入t-SNE和fetch_openml方法，fetch_openml方法用于获取minist数据集。

我们将获取到的数据集中的每个像素值缩放到0-1之间，这是为了避免某些像素值太大导致t-SNE计算出来的距离过大。

然后，我们使用t-SNE对数据进行降维，将数据降到二维空间。在这里，我们将t-SNE的n_components参数设置为2，表示要将数据降到二维空间。

最后，我们使用matplotlib绘制散点图，其中x轴和y轴表示t-SNE计算出来的两个主成分，散点的颜色表示数据的真实标签。

运行以上代码，即可得到minist数据集的可视化结果。

从MINIST 数据集 到 FashionMinist数据集的迁移学习代码实现

以下是一个使用Keras框架从MNIST数据集到FashionMNIST数据集的迁移学习示例代码：

import keras
from keras.datasets import mnist, fashion_mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras import backend as K

# 加载MNIST数据集
(x_train_mnist, y_train_mnist), (x_test_mnist, y_test_mnist) = mnist.load_data()

# 加载FashionMNIST数据集
(x_train_fashion, y_train_fashion), (x_test_fashion, y_test_fashion) = fashion_mnist.load_data()

# 将像素值归一化到0到1之间
x_train_mnist = x_train_mnist.reshape(x_train_mnist.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
x_test_mnist = x_test_mnist.reshape(x_test_mnist.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
x_train_fashion = x_train_fashion.reshape(x_train_fashion.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
x_test_fashion = x_test_fashion.reshape(x_test_fashion.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255

# 转换类别向量为二进制类别矩阵
num_classes = 10
y_train_mnist = keras.utils.to_categorical(y_train_mnist, num_classes)
y_test_mnist = keras.utils.to_categorical(y_test_mnist, num_classes)
y_train_fashion = keras.utils.to_categorical(y_train_fashion, num_classes)
y_test_fashion = keras.utils.to_categorical(y_test_fashion, num_classes)

# 构建MNIST模型
model_mnist = Sequential()
model_mnist.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
model_mnist.add(Dense(128, activation='relu'))
model_mnist.add(Dropout(0.5))
model_mnist.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model_mnist.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

# 训练MNIST模型
model_mnist.fit(x_train_mnist, y_train_mnist,
          batch_size=128,
          epochs=10,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test_mnist, y_test_mnist))

# 冻结MNIST模型的前几层，构建FashionMNIST模型
for layer in model_mnist.layers[:2]:
    layer.trainable = False
model_fashion = Sequential(model_mnist.layers[:2])
model_fashion.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
model_fashion.add(Dense(128, activation='relu'))
model_fashion.add(Dropout(0.5))
model_fashion.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model_fashion.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

# 训练FashionMNIST模型
model_fashion.fit(x_train_fashion, y_train_fashion,
          batch_size=128,
          epochs=10,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test_fashion, y_test_fashion))

该代码首先加载MNIST和FashionMNIST数据集，并将像素值归一化到0到1之间。然后，构建了一个简单的MNIST模型，并对其进行了训练。接着，将MNIST模型的前两层冻结，构建了一个新的FashionMNIST模型，并对其进行了训练。冻结前两层的目的是保留MNIST模型中学到的有用特征，以便在FashionMNIST数据集上进行微调。