Python代码实现：MNIST数据集上梯度下降优化比较

bai666ai 2023-01-13 00:36:56

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MNIST数据集是机器学习领域中的“Hello World”级的数据集，由手写数字图片组成，被广泛用于训练和测试图像处理算法。它包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是一个28x28像素的灰度图像。深度学习中的神经网络模型通常由多层组成，而这些层往往需要自定义以适应特定的应用场景。使用 TensorFlow，我们可以很方便地构建和使用自定义层：# 创建模型MyLayer()])# 输入张量# 运行模型进行预测在这个例子中，我们自定义了一个简单的一层线性模型。

小批量梯度下降法在趋向最小损失方面更快，可以加速网络模型的训练速度，可能还会占有较少的内存资源。采用这样的方式加速模型的训练速度，会为我们之后的调参带来好处。在之前所用的梯度下降法，被称之为批量梯度下降法，它是将所有的训练样本聚类成一个大的批量，然后计算整个批量的损失函数。而小批量梯度下降法是将训练集分割成更小的批量，然后对每个批量进行单步的梯度下降迭代计算。我们依旧采用MNIST数据集，先要对整个训练样本数据集分成若干个批量，用函数分装起来，我们的代...

Python神经网络识别手写数字-MNIST数据集一、手写数字集-MNIST二、数据预处理输入数据处理输出数据处理三、神经网络的结构选择四、训练网络一、手写数字集-MNIST 要让计算机能够识别出来图片的内容是一件十分困难的事情，识别人的手写笔记也不简单，它们不像印刷字符那样清晰明确，因此在识别上带来一定的困难。要想让神经网络达到预期的效果就需要大量数据进行学习。那数据怎么来，不用自己收集，国外已经有人制作了一个手写数据集MNIST。在下面这个网站就可以下载完整的数据集。下载链接：MNIST数据集 网

MNIST数据集是一个由手写数字图像构成的集合，广泛用于机器学习和计算机视觉领域的研究与教学。该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图。由于其经典且易于处理的特点，MNIST成为了入门深度学习模型的首选数据集。构建中文数字扩展数据集通常需要以下步骤：首先收集大量的中文数字手写样本，然后对这些样本进行预处理，包括归一化、缩放、倾斜校正等操作，以保证数据质量与一致性。最后，将处理后的中文数字图像添加到标准的MNIST数据集中，完成数据集的扩展。

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