练习一:手写数字识别

发布网友发布时间：2024-10-02 00:43

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热心网友时间：2024-10-05 16:06

本文将介绍如何使用Keras库中的MNIST数据集进行手写数字识别，主要关注前向传递的过程和神经网络的推理。MNIST数据集包含6万张训练图像和1万张测试图像，每张图都是28*28像素的灰度图像，代表0-9的手写数字，每个图像都有对应的标签。

首先，通过代码获取并显示训练和测试数据，如x_train和t_train，以及它们的标签。神经网络的输入层有784个神经元，输出层有10个，包括两个隐藏层，一个有50个神经元，另一个有100个。学习过程仅用于训练，而推理（测试）则用于评估模型的精度。

在推理阶段，我们使用init_network()函数加载预先训练好的权重和偏置，然后对每个图像进行预测。对于批处理，我们一次处理100张图片，通过矩阵乘法计算它们的预测结果。最后，通过比较预测结果和实际标签，计算识别精度。

批处理的优势在于可以并行计算，提高处理速度。通过for循环，我们可以对数据进行分批处理，同时输出预测结果，计算整体的识别精度。