深度学习手写数字识别精度

深度学习手写数字识别精度

随着深度学习技术的不断发展，手写数字识别的精度也得到了极大的提升。本文将介绍如何使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)来实现手写数字识别任务，并通过代码示例展示其高精度的识别效果。

数据预处理

首先，我们需要准备手写数字图片数据集。MNIST是一个经典的手写数字数据集，由60 000张训练图片和10 000张测试图片组成，每张图片都是28*28像素大小的灰度图像。这里我们使用Python中的TensorFlow包加载数据集。

import tensorflow as tf
 
# load MNIST dataset
mnist = tf.keras.datasets.mnist 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
 
x_train = x_train/255.0
x_test = x_test/255.0

接下来，我们需要对输入数据进行归一化处理，将其缩放到0到1之间。

模型构建

CNN是一种经典的神经网络结构，适用于图像识别任务。在模型构建中，我们会使用卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)、Dropout层(防止过拟合)和全连接层(Fully Connected Layer)等。

model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dropout(0.5),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])

在这里，我们构建了一个简单、高效的CNN模型。首先是3个卷积层，每层之后跟着一个MaxPooling层来进行下采样，以缩小特征图的大小。然后将输出结果展开(flatten)并送到