Python深度学习019：用softmax对MNIST数据集进行分类

最新推荐文章于 2025-06-22 12:49:32 发布

若北辰

最新推荐文章于 2025-06-22 12:49:32 发布

阅读量1.1k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PoGeN1/article/details/88583447

Python深度学习专栏收录该内容

76 篇文章 ¥9.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文介绍了使用softmax函数对MNIST数据集进行分类，实现了约91.43%的准确率。通过卷积神经网络，精度可提升至99%。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np

mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

若北辰

关注关注

1
点赞
踩
4

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

基于MATLAB的梯度下降Softmax回归进行MNIST数据分类

uote_e的博客

09-13

296

在本篇文章中，我们将使用MATLAB实现基于梯度下降的Softmax回归算法，并应用于MNIST数据集的分类任务。通过上述代码，我们实现了基于MATLAB的梯度下降Softmax回归算法，并将其应用于MNIST数据集的分类任务。Softmax回归的目标是最大化每个样本属于正确类别的概率。通过使用梯度下降算法，我们可以优化模型参数，使其能够更好地拟合训练数据，并在测试数据上取得较高的分类准确率。由于Softmax回归是一个基于概率的分类算法，我们需要对输入数据进行归一化处理，以便在概率计算中获得准确的结果。

TensorFlow实战——Softmax分类MNIST

王勇的博客

08-01

547

下面代码使用Softmax分类MNIST，并绘制准确率随训练次数变化的关系图：（代码会自动下载MNIST数据集放在"MNIST_data/"文件夹中，若数据及存在则直接使用） # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.m...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

利用softmax函数对mnist数据集简单分类

ZHUQIUSHI123的博客

11-02

3896

mnist数据集的特点每一张图片包含28**28个像素，我们把这一个数组展开成一个向量，长度是28*28=784。因此在 MNIST训练数据集中mnist.train.images 是一个形状为 [60000, 784] 的张量，第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。图片里的某个像素的强度值介于0-1 之间。 MNIST数据集的标签是介于0-9的数字，我们要把...

Pytorch入门：MNIST数据集手写数字分类指南

最新发布

weixin_36238982的博客

06-22

965

PyTorch是一个开源的机器学习库，提供了一种灵活的框架，使得研究人员和开发人员可以轻松地实现复杂的神经网络架构。自2016年由Facebook推出以来，PyTorch已经迅速成为了深度学习领域里最受欢迎的库之一，它之所以备受欢迎，主要归功于它的动态计算图和易用性。手写数字识别是计算机视觉领域的经典问题，具有广泛的应用场景。从邮政编码的自动识别，到银行支票数字的验证，再到各种电子设备中数字的输入，手写数字识别技术在日常生活中扮演着不可或缺的角色。

机器学习之softmax实现Fashion-MNIST分类

qq_33766045的博客

08-01

727

1.导入MNIST的数据在开始时我们需要导入MNIST的数据，MNIST的数据可以从github上进行下载Fashion-MNIST数据集，MNIST有四个数据集，分别如下： train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz: test se

MNIST 数据集分类

qq_51544319的博客

10-14

1986

MNIST 数据集分类：构建简单的CNN对 mnist 数据集进行分类

深度学习练习：利用softmax回归实现FashionMNIST数据集分类

zetxie的博客

10-13

171

批次数#输入尺寸(28*28)#输出尺寸(10个类别)#学习率lr = 0.01#训练轮数#返回的是DataLoader对象softmax(x)#如果预测值与真实值相同，那么cmp对应位置就位true，否则为false#返回预测正确的个数#正确预测的数量#总的样本数量#总的损失值else :#返回平均损失值和准确率#使用W,b作为权重print(l)print(ac)plt.show()#判断m是否为linear层#这里不需要初始化bais，默认为0。

Pytorch-Classification_MNIST:用Pytorch对MNIST数据集进行分类

03-06

本教程将详细介绍如何使用 PyTorch 框架对 MNIST 数据集进行分类。 **一、PyTorch 概述** PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，它提供了动态计算图功能，使得模型构建和训练更加灵活。PyTorch 的易用性和灵活性...

BLS_CODE_PYTHON_宽度学习系统BLS_MNIST数据集_MNIST_源码

10-04

在本项目中，我们关注的是如何使用Python语言实现BLS，并结合MNIST数据集进行手写数字识别的示例。 MNIST数据集是机器学习领域的一个经典基准，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每张图片都是28x28像素的...

mnist实验.zip_Python 深度学习_mnist分类_深度学习_深度学习分类_深度学习实验

09-23

训练模型时，我们需要加载MNIST数据集，并对其进行预处理，包括归一化（将像素值缩放到0-1之间）和数据增强（如果需要提高模型泛化能力）。训练过程涉及fit方法，其中包含训练数据和对应的标签： ```python from ...

MNIST数据集分类

dujuancao11的博客

04-10

2631

import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import SGD # 载入数据 (x_tr...

深度学习softmax多分类数据集fashion-mnist.rar

04-23

可以直接加载tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 太慢可以使用现成的数据集可以直接放文件夹C:\Users\用户\.keras\datasets

SVM实现MNIST数据集分类

01-19

本代码为matlab实现的支持向量机模式识别算法，对MNIST数据集进行三种样本分类，如果电脑内存够大，可以实现更多的类别分类，另外exclass是对随机的两个样本分类，也可以参考，exmuticlassall为对MNIST数据集分类，注释掉的代码也可以实现随即三样本分类并作图。

SVM算法对MNIST数据集分类

12-24

代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、SVM算法实现和ReadMe.txt。 SVM算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，但是由于使用的SMO算法较为原始，运行速度仍然较慢。由于实现未经过任何优化，仅适合初学者使用，使用高斯核正确率在75%以上，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。

K近邻分类器对mnist数据集进行分类

12-04

采用k近邻分类器对mnist数据集进行十分类。且里面包含mnist数据集。代码采用matlab编写，可以直接运行。

KNN算法对MNIST数据集分类

12-24

代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt。 KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，正确率可达95%，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。

3.MNIST数据集分类

booze_的博客

07-05

5399

大多数示例使用手写数字的MNIST数据集。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。每一张图片包含28*28个像素，在MNIST训练数据集中是一个形状为[60000,28,28]的张量，我们首先需要把数据集转成[60000,784],然后才能放到网络中训练。第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。一般我们还需要把图片中的数据归一化0~1之间。 MNIST数据集的标签是介于0-9的数字，我们要把标签转化为"one-hotvectors"。一个o

Tensorflow（二）MNIST数据集分类

Bazingaea的博客

11-06

1893

1.获取数据集 有两种方式可以得到数据集，第一是直接通过mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot = True)进行联网下载，但这个方法可能很慢或者连接不到服务器，所以推荐使用第二个，在MNIST 直接下载数据，然后放在当前路径下的‘MNIST_data’文件夹中，下载以后不需要解压，直接压缩包放进去就好，它会自动解压获取数据的...

深度学习必备：Fashion-MNIST数据集快速下载指南

《动手学习深度学习》是一本专注于深度学习入门的教材，而Fashion-MNIST数据集则是该书以及深度学习领域中常用的图像分类基准测试数据集。它是为了替代传统的MNIST数据集而提出的，因为Fashion-MNIST包含更加复杂的...