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基于keras的手写数字识别_数字识别

一、概述 手写数字识别通常作为第一个深度学习在计算机视觉方面应用的示例,Mnist数据集在这当中也被广泛采用,可用于进行训练及模型性能测试; 模型的输入: 32*32的手写字体图片,这些手写字体包含0~...9数字,也就是相当于10个类别的图片 模型的输出: 分类结果,0~9之间的一个数 下面通过多层感知器模型以及卷积神经网络的方式进行实现 二、基于多层感知器的手写数字识别 多层感知器的模型如下,其具有一层影藏层...as plt import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.utils...=>..] - ETA: 0s 10000/10000 [==============================] - 1s 112us/step MLP: 98.07% 三、基于卷积神经网络的手写数字识别...Flatten–> 3072 完整的实现代码如下: import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers

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    keras中的损失函数

    损失函数是模型优化的目标,所以又叫目标函数、优化评分函数,在keras中,模型编译的参数loss指定了损失函数的类别,有两种指定方法: model.compile(loss='mean_squared_error...TensorFlow/Theano张量,其shape与y_true相同 实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...y_pred): return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred) 注意: 当使用categorical_crossentropy损失时,你的目标值应该是分类格式...(即,如果你有10个类,每个样本的目标值应该是一个10维的向量,这个向量除了表示类别的那个索引为1,其他均为0)。...为了将 整数目标值 转换为 分类目标值,你可以使用Keras实用函数to_categorical: from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels

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    【小白学习Keras教程】四、Keras基于数字数据集建立基础的CNN模型

    Model compile & train 基本卷积神经网络(CNN) -CNN的基本结构:CNN与MLP相似,因为它们只向前传送信号(前馈网络),但有CNN特有的不同类型的层 「Convolutional...layer」:在一个小的感受野(即滤波器)中处理数据 「Pooling layer」:沿2维向下采样(通常为宽度和高度) 「Dense (fully connected) layer」:类似于MLP的隐藏层...import to_categorical 加载数据集 sklearn中的数字数据集 文档:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets...import Sequential from keras import optimizers from keras.layers import Dense, Activation, Flatten,...\u Size”参数指定)定义感受野的宽度和高度** 过滤器数量(由“过滤器”参数指定)等于下一层的「深度」 步幅(由“步幅”参数指定)是「过滤器每次移动改变位置」的距离 图像可以「零填充」以防止变得太小

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    基于深度学习的图像目标识别预测 | CV | Tensorflow | Keras

    在人工智能研究的大潮中,如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点,通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别,预测得出目标识别概率,实现基于深度学习模型在复杂背景...、不确定外部干扰下的高精度、实时识别目标,能够保持或者优于有丰富经验人员的识别效果。...一旦指定了一个网络架构,还需要指定优化器和损失函数。在Keras中使用compile函数来达到这个功能。...接下来,让向模型中输入数据,在Keras中是通过 fit 函数来实现的。也可以在该函数中指定 batch_size 和 epochs 来训练。...HDF5 格式非常适合存储大量的数字,并从 numpy 处理这些数据。比如,可以轻松的将存储在磁盘上的多TB数据集进行切片,就好像他们是真正的 numpy 数组一样。

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    小知识 | 谈谈 损失函数, 成本函数, 目标函数 的区别

    导读 在我刚开始学机器学习的时候也是闹不懂这三者的区别,当然,嘿嘿,初学者的你们是不是也有那么一丢丢迷茫呢?那么今天咱们就把这样的问题解决了!...损失函数 损失函数一般指的是针对单个样本 i 做的损失,公式可以表示为: ? 当然,只是举个例子,如果较真的话,还可以有交叉熵损失函数等。...成本函数 成本函数一般是数据集上总的成本函数,一般针对整体,根据上面的例子,这里的成本函数可以表示为 ? 当然我们可以加上正则项 ?...目标函数 目标函数是一个很广泛的称呼,我们一般都是先确定目标函数,然后再去优化它。...比如在不同的任务中,目标函数可以是 最大化后验概率MAP(比如朴素贝叶斯) 最大化适应函数(遗传算法) 最大化回报/值函数(增强学习) 最大化信息增益/减小子节点纯度(CART 决策树分类器) 最小化平方差错误成本

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    获取目标的时间是目标距离和大小的函数。

    关键要点 使您希望轻松选择的元素变大并将其放置在靠近用户的位置。 这个法则特别适用于按钮,这些元素的目的是很容易找到和选择。...起源 1954年,心理学家保罗费茨检验人体运动系统,发现移动到目标所需的时间取决于距离,但与其大小成反比。根据他的法律,由于速度精度的折衷,快速移动和小目标会导致更高的错误率。...尽管存在Fitts定律的多种变体,但都涵盖了这个想法。Fitts定律广泛应用于用户体验(UX)和用户界面(UI)设计。...例如,这项法律影响了制作大型交互式按钮的惯例(特别是在手指操作的移动设备上) - 较小的按钮更难以点击(且耗时)。同样,用户的任务/关注区域和任务相关按钮之间的距离应尽可能短。

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    keras版Mask-RCNN来训练自己的目标检测数据集

    一、运行环境的安装: 1、下载好cuda9跟cudnn7,然后在安装好后,cuda其会自动添加到环境变量里,所以使用keras进行GPU加速的时候会自动使用这些库。...2、TensorFlow-gpu版本的安装,这个安装方法有三种, 第一种是直接在pycharm里的安装库里安装。 第二种就是使用pip来安装,这个在安装的时候可以指定安装的版本。...3、然后就安装keras就可以了。使用指令 pip install keras 接着就是安装那个labelme打标工具。...使用指令: pip install pyqt5 pip install labelme 然后直接在cmd终端里输入指令: labelme 5、进行样本打标 点击“open”,打开需要标注的图像,选择对目标区域进行标注...所以有多分类的标签名要不一样,同类的标签名要一样,例如人的标签名都是person。而mask要求不同的实例要放在不同的层中。

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    【Keras篇】---利用keras改写VGG16经典模型在手写数字识别体中的应用

    代码: # 使用迁移学习的思想,以VGG16作为模板搭建模型,训练识别手写字体 # 引入VGG16模块 from keras.applications.vgg16 import VGG16 # 其次加载其他模块...from keras.layers import Input from keras.layers import Flatten from keras.layers import Dense from...keras.layers import Dropout from keras.models import Model from keras.optimizers import SGD # 加载字体库作为训练样本...from keras.datasets import mnist # 加载OpenCV(在命令行中窗口中输入pip install opencv-python),这里为了后期对图像的处理, # 大家使用...这些变化是为了使图像满足VGG16所需要的输入格式 import cv2 import h5py as h5py import numpy as np # 建立一个模型,其类型是Keras的Model

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    眼睛函数,奇妙的数学函数 | 数字艺术

    上一期文章,看到读者朋友们对这类艺术数学函数十分感兴趣,这期我就再多增加一些这部分的内容吧。 这些同时也是我以前积累的美妙的数学函数,欢迎大家看完加入我们的读者群,来与我交流!...眼睛函数 猜猜这个函数在极坐标情况下,绘制的图像是什么?第一看到的时候,绝对会被惊艳到的~ 没错,这个函数绘制的就是一只眼睛。...我在processing中进行绘制: 画出来的眼睛长这样: 当然啦,我们可以绘制一双眼睛~,只要调节整个图形的X轴坐标即可: 我们得到了一双看向右边的眼睛: 羽扇函数 这个函数在极坐标情况下,...是什么样的呢?...我们在processing上绘制一下: 实验效果如下: 心形函数 形状像心形的函数就有太多啦~ 在这里我放一个我经常使用的心形函数~ 在processing中进行绘制 绘制结果如下: - END

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    机器学习中的目标函数总结

    一旦目标函数确定,剩下的是求解最优化问题,这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。 本文介绍机器学习中若干典型的目标函数构造方法,它们是对问题进行建模的关键环节。...针对实际应用问题,在构造目标函数时可以借鉴前人的经验和技巧。...分类问题和回归问题目标函数的细节可以阅读《机器学习的数学》第4.9节“目标函数的构造”。...算法的目标是投影之后保持在高维空间中的距离关系,假设投影后到低维空间后的坐标为y,它通过最小化如下目标函数实现 ? 此函数的含义是如果样本 ? 和 ?...构造出目标函数之后,寻找最优策略Π可以通过优化算法实现。如果用神经网络表示策略,则可以将这些目标函数作为神经网络的目标函数,使用梯度下降法完成训练。

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    机器学习中的目标函数总结

    几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题,以达到我们想让算法达到的目标。为了完成某一目标,需要构造出一个“目标函数”来,然后让该函数取极大值或极小值,从而得到机器学习算法的模型参数。...如何构造出一个合理的目标函数,是建立机器学习算法的关键,一旦目标函数确定,接下来就是求解最优化问题,这在数学上一般有现成的方案。...上面这些算法要完成的目标是一个抽象的概念,具体实现时,要通过一个“目标函数”来体现,算法要通过让目标函数取极大值或极小值来确定模型的参数。...为了同时完成这些目标,设计出了多任务损失函数。此函数由两部分构成,第一部分为分类损失,即要正确的判定每个目标的类别;第二部分为定位损失,即要正确的的确定目标所处的位置。...下图是用这一算法提取出的人脸特征向量通过PCA投影到2D平面后的结果: 从上图可以看出,通过加大中心损失的系数,同一个人的特征最后收缩在很小的一个范围内,不同人的特征向量中间以一个很大的间距被分开,以此增加分类算法的泛化性能

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    入门 | 目标函数的经典优化算法介绍

    GitHub 链接:https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数的多种优化方法 目标函数是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。...幸运的是,在参数空间的维数非常高的情况下,阻碍目标函数充分优化的局部最小值并不经常出现,因为这意味着对象函数相对于每个参数在训练过程的早期都是凹的。...如果你查阅随机梯度下降法的资料(SGD),通常会遇到如下的等式: ? 资料上会说,θ是你试图找到最小化 J 的参数,这里的 J 称为目标函数。最后,我们将学习率记为α。...在这里我们看到一个目标函数和它的导数(梯度): ?...它最好以 0.9 的 β_1 和 0.999 的 β_2 开头。 总结 优化目标函数的算法有相当多的选择。

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    用Keras通过Python进行卷积神经网络的手写数字识别

    在这篇文章中,您将了解如何使用Keras深度学习库开发一个深度学习模型,以高性能的实现Python上基于MNIST手写数字识别任务。...image.png MNIST手写数字识别问题的描述 MNIST是由Yann LeCun, Corinna Cortes 和Christopher Burges针对识别手写数字的问题,·对机器学习模型进行评估的数据集...因此,使用类值的独热编码,将整数向量转换成二进制矩阵是很棒的。 我们可以使用Keras中内置的np_utils.to_categorical()函数完成此操作。...Keras提供了很多创建卷积神经网络的方法。 在本节中,我们将为MNIST创建一个简单的CNN,演示如何使用CNN实现包括卷积图层,合并图层和压缩图层的方法。 第一步是导入所需的类和函数。...can test in your browser(非常酷) 总结 在这篇文章中,我们了解了MNIST手写数字识别的问题以及使用Keras库在Python中开发的深度学习模型的方法,这些模型能够得到出色的效果

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