手写体识别MNIST数据集处理和CNN模型搭建

实验二 mnist 手写体识别1 本实验的主要目的是使用 CNN 模型来实现 mnist 手写体识别。实验中我们使用了 keras 库来实现模型的构建和训练。 首先，我们需要加载 mnist 数据集。mnist 数据集是一个常用的手写体识别数据集，由 60000 个训练样本和 10000 个测试样本组成。每个样本是一个 28x28 的图像，所属类别共有 10 种（0-9）。我们使用 tf.keras.datasets.mnist.load_data() 函数来加载数据集，得到训练集和测试集。 在数据预处理阶段，我们需要对数据进行标准化，以避免尺度差异对模型的影响。我们将所有像素值除以 255，以将其归一化到 0.0 到 1.0 之间。 在模型构建阶段，我们使用 keras 的 Sequential 模型来构建 CNN 模型。模型结构如下： * 卷积层 -> 批标准化 -> 卷积层 -> 批标准化 -> 池化层 -> dropout * 卷积层 -> 批标准化 -> dropout -> 扁平化 -> 全连接层 -> dropout -> 全连接层 -> 输出 在每个卷积层中，我们使用 64 个卷积核，卷积窗口大小为 5x5 或 3x3，激活函数选择 relu。relu 函数可以使网络训练更快、增加网络的非线性和防止梯度消失。 在批标准化层中，我们使用 BatchNormalization 来防止梯度爆炸或弥散、提高模型对不同超参数的鲁棒性、让大部分激活函数远离饱和区域。 在池化层中，我们使用 MaxPooling2D，池化窗口大小为 2x2，步长为 2x2。 在全连接层中，我们使用 dense 层，输出维度为 256 和 10，激活函数选择 relu 和 softmax。softmax 函数可以将神经网络的输出转换为概率分布。 在模型训练阶段，我们使用 Adam 优化器和 categorical_crossentropy 损失函数来训练模型。模型训练完成后，我们可以使用模型来识别手写体数字图像。