TensorFlow卷积神经网络识别手写数字

风口上的传奇 2023-01-13 00:31:02

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TensorFlow利用卷积神经网络识别手写数据集MNIST，使用2个卷积层，1个全连接隐藏层，1个输出层

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/2f7c1c4db4a5 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是处理图像相关任务的利器，尤其在图像分类与识别方面有着出色表现。本项目 “基于 TensorFlow 的卷积神经网络数字手写体识别”，正是借助 CNN 技术，致力于识别手写数字，像银行支票上的数字、邮政编码等场景都能应用。项目所用数据集大概率是 MNIST 数据库。MNIST 是手写数字识别领域极为常用的标准数据集，它涵盖了 60000 个训练样本以及 10000 个测试样本。这些样本均为 28×28 像素的灰度图像，呈现的是 0 到 9 这十个手写数字。 TensorFlow 是 Google 推出的开源库，主要用于数值计算，尤其在构建、训练机器学习模型（涵盖深度学习模型）上发挥着关键作用。它依托数据流图，能让计算在 CPU、GPU 以及分布式系统等多种平台上高效开展。 CNN 是针对像图像这样具有网格结构的输入数据而设计的。它由卷积层、池化层、全连接层等构成。卷积层借助可变滤波器学习来检测图像中的特征；池化层的作用是降低数据维度，同时保留关键信息；全连接层则是将提取到的特征映射到最终的类别输出环节。在 TensorFlow 环境下，先要定义好模型架构，明确 CNN 各层的具体结构。接着设置优化器、损失函数以及评估指标等。一般会选用 Adam 优化器，以交叉熵作为损失函数，准确率作为评估指标。训练时，将训练数据输入模型，通过反向传播来调整权重，目的是让损失函数的值尽可能小。在将手写体图像输入模型之前，通常要进行预处理操作。比如进行归一化处理，把像素值缩放到 0 到 1 的区间内；还可以开展数据增强，像旋转、翻转、缩放等操作，以此来提升模型的泛化能力。模型训练结束后，会用测试集来进行验证，以此评估模型的性能。主要是通过计算测试集上准确率来衡

基于tensorflow的卷积神经网络数字手写体识别，包括手写体数据集、模型训练和测试代码、训练好的模型，可以直接识别自己制作预处理后的手写体数字。

使用TensorFlow实现卷积神经网络的手写字符识别，可重新训练网络

Python课程设计—基于卷积神经网络手写数字识别系统，经老师指导通过的高分项目。选题利用numpy完成手写数字数据集的识别，完成多分类问题，搭建神经网络，并且完成模型的训练以及性能评估，可视化数据用到的知识 sklearn 数据集的提取分割 yaml配置文件使用 numpy实现各个神经层参数初值选择梯度下降方法选择 sklearn 分类模型评估 matplotlib数据可视化设计模式 Markdown写报告

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