材料和方法
今天继续使用MNIST数据。方法:这次使用的方法为卷积神经网络(CNN)。卷积神经网络通过卷积层,池化层来做特征的提取,最后再连上全连接网络。
卷积层
卷积层就是通过多个filter来生成多张图片,其运算如图所示。
池化层
池化层就是对图像进行缩减采样,让保证数据特征的情况下减少计算开销。
数据处理
卷积神经网络和之前的处理不一样,要将图片转换为三维的(RGB),这里MNIST为灰度图,所以是二维的。
CNN建模
建立模型
模型训练
模型测试
精度明显高于MLP模型。
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