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Keras识别MNIST手写数字(一)

数据和方法

MNIST数据集是收集的手写字体,为单色图像,共有训练集60000项,测试数据集10000项。建模方法我们使用最简单的神经网络模型,多层感知器(MLP)。

数据下载和处理

数据下载

Keras已经提供了模块用于下载数据,通过一下代码即可完成下载。

我们可以看下数据的长度。

通过matplotlib绘制图片看看数据长什么样子~

数据处理

数据处理大概分为以下几步:

图片是28X28,我们要转换为一维的,这样才可以作为我们的输入层。

图片标准化

label值换为one-hot编码,做为输出层。

代码:

MLP建模

模型结构

输入层为784(28×28)个神经元 ,隐层256个,输出层为10。

建立模型

导入相应的库,建立Sequential模型,然后模型加入Dense神经网络层(全连接)。具体代码如下:

我们可以通过summary查看模型的摘要:

训练模型

对训练模型进行可视化:

测试数据

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190109G0R9UU00?refer=cp_1026
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