使用残差网络实现MNIST手写数字识别

最新推荐文章于 2023-12-21 20:30:52 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Ftwhale/article/details/105593358
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本文介绍如何运用残差网络(ResNet)处理MNIST手写数字识别，详细阐述了Block类的定义，包括identity_block和conv_block，并通过训练展示98.2%的高准确率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在上一节的内容中我们已经介绍了残差网络的相关知识，并使用数学知识进行了原理解释，我们知道深度网络随着层数的增加，很容易造成“退化”和“梯度消失”的问题，训练数据的过拟合，ResNet中给出了一种解决方案：增加一个identity mapping，今天的内容主要是使用残差网络处理MNIST手写数字识别数据集。实现的流程主要如下所示：1导入相关模块2 定义Block类3 定义相关函数4 求解损失函数第一是先导入MNIST数据集，定义权重和偏置量：

在这里插入图片描述
在第二步中，我们根据输入和输出的尺寸是否相同，分为identity_block和conv_block，每种block都有如下两种模式：3卷积和2卷积形式，3卷积的速度的要更快一些。定义identity_block层的代码如下，下面是有3个卷积层，在输出的时候把输入值x_input和经过3层卷积层后输出的x相加，使用激活函数relu后输出得到result
在这里插入图片描述

下面是定义conv_block模块，由于该模块定义时输入和输出尺度不同，所以我们使用一个卷积层改变原来输入x_input的尺寸;再和3层卷积层操作后输出的x进行融合，通过一个激活函数relu，得到result

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