利用BP神经网络实现手写数字识别：实验与结果

本篇实验报告详细介绍了利用BP神经网络进行手写数字识别的过程。首先，实验的目标是应用所学的BP网络理论对MNIST数据集进行识别。MNIST是一个常用的手写数字数据集，可以通过深度学习框架如PyTorch便捷获取，包含训练集和测试集，且数据预处理已包含在内。 实验的核心步骤包括构建和训练BP神经网络。对于全连接层的BP网络，它由三个层次组成：输入层（接收28x28像素的灰度图像，维度为[batch_size, 784]）、两个隐藏层，分别具有400和200个节点，输出层则有10个节点，对应0-9的10个数字类别。输出层节点数量必须大于等于实际分类数目，确保网络能够正确分类。 另一方面，基于CNN（卷积神经网络）的BP神经网络采用两层卷积层和一层全连接层。第一层卷积层使用16个大小为5的滤波器，通过ReLU激活和池化操作；第二层卷积层则增加到32个滤波器。输入数据形状为[batch_size, 1, 28, 28]，经过两次卷积后，尺寸变化明显，最后通过全连接层处理。 在训练过程中，使用PyTorch的train_loader对数据进行批处理，shuffle功能使得数据在每次迭代时随机打乱，以提高模型的泛化能力。实验者利用反向传播算法更新网络权重，以最小化预测值与真实标签之间的误差，通过不断迭代优化网络结构，以达到最佳的识别性能。 总结来说，这篇报告展示了如何运用BP神经网络技术进行手写数字识别，包括数据获取、网络架构设计以及训练过程，旨在提升对神经网络模型的理解和应用能力。通过实践，学生乐祥立能够在导师李阳的指导下，巩固理论知识并提升自己的编程技能。