用快马AI平台5分钟搭建全连接神经网络：零基础入门深度学习

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   创建一个基于全连接神经网络的图像分类应用。应用功能包括：1. 使用Python和TensorFlow/Keras构建一个全连接神经网络模型；2. 支持用户上传图像数据（如MNIST手写数字数据集）；3. 自动进行数据预处理（归一化、展平等）；4. 提供模型训练和评估功能，显示准确率和损失曲线；5. 允许用户输入自定义超参数（如层数、神经元数量、学习率等）；6. 一键部署模型并提供测试接口。应用界面简洁，适合初学者快速上手深度学习。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在学习深度学习，发现全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）是个很好的入门模型。它结构简单但功能强大，适合处理图像分类等任务。不过对于新手来说，从零开始搭建整个流程还是有点复杂。好在发现InsCode(快马)平台能大大简化这个过程，我试了下真的5分钟就能跑通一个完整项目，特别适合想快速上手的朋友们。

1. 项目准备 全连接神经网络的特点是每一层神经元都与下一层全连接，适合处理结构化数据。我选择用经典的MNIST手写数字数据集来演示，这个数据集包含0-9的手写数字图片，每张图片是28x28像素的灰度图。

2. 数据处理 在平台上，数据预处理可以一键完成。包括将图片像素值归一化到0-1之间，把28x28的二维图片展平成784维的一维向量（全连接网络的输入要求），以及把标签转换成one-hot编码。这些步骤在传统方式下需要写不少代码，但平台能自动生成。

3. 模型构建 通过简单的提示词，平台帮我生成了完整的模型代码。我设置了一个包含输入层（784个神经元）、两个隐藏层（分别有256和128个神经元）和输出层（10个神经元）的网络结构。激活函数用了ReLU，输出层用softmax。整个过程不需要手动写TensorFlow/Keras代码，特别省心。

4. 训练配置 平台生成的代码已经包含了训练所需的全部配置：

5. 损失函数：交叉熵损失
6. 优化器：Adam

7. 评估指标：准确率 我还可以通过界面直接调整超参数，比如学习率设为0.001，batch_size设为128，训练轮数设为10。

8. 模型训练与评估 点击运行后，平台会自动开始训练过程。在训练过程中，可以实时看到损失值和准确率的变化曲线，这对调试模型很有帮助。在我的测试中，10轮训练后验证集准确率达到了97%以上，效果很不错。

9. 部署与测试 最惊喜的是部署功能，点击按钮就能把训练好的模型部署成可访问的Web服务。部署后会生成一个测试接口，我可以上传手写数字图片进行实时预测，还能看到模型给出的置信度，交互体验很直观。

10. 自定义扩展 平台生成的代码都是可编辑的，如果想深入优化，可以继续调整网络结构（比如增加层数、换激活函数）或尝试不同的优化策略。对于进阶学习也非常友好。

整个过程中，InsCode(快马)平台帮我省去了搭建环境、编写基础代码的繁琐步骤，让我能专注于理解神经网络的核心概念。特别是部署功能真的惊艳，不需要自己折腾服务器配置，一键就能把模型变成可用的服务。

如果你是刚接触深度学习的新手，强烈推荐试试这个平台。不需要任何编程基础，输入简单的需求就能获得完整可运行的项目，比传统的学习路径高效太多了。我后续还准备用它来尝试更复杂的卷积神经网络，应该也能事半功倍。

平台内置的编辑器也很顺手，有代码补全和实时错误提示，调试起来很方便。最关键是所有操作都在浏览器里完成，不用装任何软件，随时随地都能继续项目，对学习实验特别友好。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   创建一个基于全连接神经网络的图像分类应用。应用功能包括：1. 使用Python和TensorFlow/Keras构建一个全连接神经网络模型；2. 支持用户上传图像数据（如MNIST手写数字数据集）；3. 自动进行数据预处理（归一化、展平等）；4. 提供模型训练和评估功能，显示准确率和损失曲线；5. 允许用户输入自定义超参数（如层数、神经元数量、学习率等）；6. 一键部署模型并提供测试接口。应用界面简洁，适合初学者快速上手深度学习。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果