MINST 数字识别中模型训练中优化函数怎么用python写

在 MINST 数字识别中，常用的优化函数是梯度下降法（Gradient Descent），其实现可以使用 Python 的 NumPy 库来完成。

以下是一个简单的梯度下降法实现示例：

import numpy as np

def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
    m = y.size  # 样本数量
    J_history = np.zeros(num_iters)  # 用于保存每次迭代后的代价函数值

    for i in range(num_iters):
        h = X.dot(theta)  # 计算预测值
        theta = theta - alpha * (1/m) * (X.T.dot(h-y))  # 更新参数
        J_history[i] = compute_cost(X, y, theta)  # 记录代价函数值

    return theta, J_history


def compute_cost(X, y, theta):
    m = y.size  # 样本数量
    h = X.dot(theta)  # 计算预测值
    J = 1/(2*m) * np.sum((h-y)**2)  # 计算代价函数值
    return J

其中，X 和 y 分别表示训练集的特征矩阵和标签向量，theta 表示模型参数，alpha 表示学习率，num_iters 表示迭代次数。在 gradient_descent 函数中，使用 for 循环进行多次迭代，每次迭代都更新参数 theta，并记录代价函数值。在 compute_cost 函数中，计算代价函数的值。最终返回训练好的模型参数 theta 和每次迭代后的代价函数值列表 J_history。

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际中可能会使用更加复杂的优化算法。