基于bp神经网络digits手写数据集识别收敛曲线

以下是基于BP神经网络进行digits手写数据集识别的Python代码示例，并绘制了训练过程中的损失函数（即误差）收敛曲线：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建BP神经网络模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)

# 训练模型并记录损失函数收敛曲线
train_loss = []
for i in range(500):
    model.partial_fit(X_train, y_train, classes=np.unique(y_train))
    train_loss.append(model.loss_)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

# 绘制损失函数收敛曲线
plt.plot(train_loss)
plt.title("Loss Curve")
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Loss")
plt.show()

该代码与前面的示例基本相同，不同之处在于，在训练过程中记录了每个epoch的损失函数值，并将其绘制成损失函数收敛曲线。通过观察损失函数收敛曲线，可以了解模型的训练情况，进一步优化模型。