手写数字识别实验：全连接与卷积神经网络参数调试与特征分析

深度学习技术在图像识别领域有着广泛的应用，其中手写数字识别是一个经典的问题。本次实验采用Keras框架完成手写数字识别程序，旨在输入一张手写图片后，能够准确地识别出该图片中数字是几，即0、1、2、3、4、5、6、7、8、9中的一个。为此，我们分别采用全连接神经网络和卷积神经网络进行实验，通过调试参数并观察训练误差曲线的变化，以及绘制出卷积神经网络的特征层并保存为图片，来研究两种不同网络结构在手写数字识别任务上的表现。 在数据集方面，我们使用经典的MNIST数据集，其中每张图片由28x28个像素点构成，每个像素点用一个灰度值表示。因此，可以将这28x28个像素展开为一个784x1的一维行向量作为输入数据。在神经网络模型中，我们首先要了解神经元的基本概念。人工神经网络是模拟生物神经网络结构的一种技术，它由许多称为人工神经元的细胞单元组成。一个简单的人工神经元模型可表示为：输入数据x1 … xn经过相应的权重w1 … wn以及偏置b的处理后，经过阈值函数后输出一个值。这个值将作为输入传递到下一层神经元中，从而实现信息的传递和处理。 在实验原理的基础上，我们分别构建了全连接神经网络和卷积神经网络两种模型进行手写数字识别。全连接神经网络是最简单的神经网络结构，每个神经元都与上一层的每个神经元相连。其缺点是参数量大，容易过拟合。相比之下，卷积神经网络通过卷积层和池化层的设计可以有效减少参数量，同时具有更强的特征提取能力。因此，在本次实验中，我们将探讨全连接神经网络和卷积神经网络在手写数字识别任务上的性能差异。 经过实验调试参数和观察训练误差曲线，我们发现卷积神经网络在手写数字识别任务上表现更好。卷积神经网络能够有效地捕捉图像中的局部特征，从而更准确地识别数字。此外，我们还绘制了卷积神经网络的特征层，通过可视化的方式展示了网络对输入图像的学习过程，这有助于理解网络的工作原理和特征提取过程。 总的来说，本次实验通过Keras框架实现了手写数字识别程序，研究了全连接神经网络和卷积神经网络在这一任务上的性能。实验结果表明，卷积神经网络在图像识别任务中具有更好的表现，能够准确识别手写数字，为深度学习技术在实际应用中的推广提供了有益的参考。希望通过这次实验，能够加深对深度学习技术的理解，并为进一步研究和应用提供一定的指导和启发。