cnn手写数字识别mnist

CNN卷积神经网络可以很好地实现MNIST手写数字识别数据集。MNIST数据集是一个非常流行的手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。CNN卷积神经网络可以通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对图像进行特征提取和分类，从而实现对手写数字的识别。在实现过程中，需要对数据进行预处理、构建模型、训练模型和评估模型等步骤。

相关问题

用CNN实现手写数字识别MNIST

以下是使用CNN实现手写数字识别MNIST的步骤：

1.导入必要的库和数据集

import numpy as np
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

2.数据预处理

# 将输入数据转换为CNN所需的格式
img_rows, img_cols = 28, 28
if K.image_data_format() == 'channels_first':
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    input_shape = (1, img_rows, img_cols)
else:
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

# 将输入数据转换为浮点数并归一化
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255

# 将标签转换为独热编码
num_classes = 10
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

3.构建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'))

4.编译和训练模型

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

batch_size = 128
epochs = 12
model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))

5.评估模型

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

cnn手写体数字识别mnist

CNN（卷积神经网络）在手写体数字识别上表现出色。它可以通过提取图像的特征，并利用全连接网络进行多分类任务。在MNIST数据集上进行实验，通过3轮训练，CNN网络达到了98.33%的预测准确率。本文还使用了经典的LeNet-5模型来实现CNN结构。MNIST数据集包含70000张28×28的单通道灰度图像，其中训练集有60000张，测试集有10000张。