发布网友 发布时间:2小时前
共1个回答
热心网友 时间:19分钟前
摘要:本文通过Keras实现了一个用于分类学习的案例,并详细介绍了MNIST手写体识别数据集。
本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 十七.Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析》,作者:eastmount。
一. 什么是分类学习
分类学习属于有监督学习,主要用于预测离散值的类别。例如,判断一张图片是猫还是狗,这需要通过分类学习,将图片分类为预定义的类别之一(猫或狗)。分类模型通过学习历史数据,构建目标函数,以预测新数据集的未知属性。
分类模型通常包括训练和测试两个阶段。数据集被分成训练集和测试集,训练集用于构建分类模型,而测试集用于评估模型的性能。
回归与分类的主要区别在于:回归预测连续数值,如预测房屋价格;而分类预测离散类别,如判断是否患糖尿病。
二. MNIST 数据集
MNIST数据集是一个经典的手写数字识别数据集。它包含大量手写数字图片,用于进行分类实验。数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型,验证集用于验证模型的正确性,测试集用于评估模型在未知数据上的性能。
MNIST数据集由手写数字图片及其对应的标签组成。每个样本包含一个28x28像素的图片和一个数字标签。训练数据集以784维向量的形式存储,其中第一维表示图片编号,第二维表示像素值。
数据集的标签是10个类别的向量表示。例如,数字3会被表示为[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]。训练数据集中的标签存储在55000x10的二维数组中。
三. Keras实现MNIST分类
本文使用Keras搭建了一个用于MNIST数据集分类的神经网络。该网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
网络构建的步骤如下:
训练过程中,误差不断减小,正确率不断提高。最终测试结果表明,模型在MNIST数据集上的性能良好。
通过上述步骤,我们成功使用Keras搭建了一个用于分类学习的案例,并应用到MNIST手写体识别数据集上。这样的案例有助于理解和实践深度学习中的分类问题。