17、人工神经网络训练与手写数字识别实战

aa123

于 2025-11-17 05:06:02 发布

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分类专栏： OpenCV实战：Python视觉之旅文章标签：人工神经网络手写数字识别 MNIST

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人工神经网络训练与手写数字识别实战

1. 训练轮次（Training Epochs）

在人工神经网络（ANNs）的训练中，训练轮次是一个重要概念。一个训练轮次意味着对训练数据进行一次完整迭代，之后会对数据进行分类测试。大多数ANNs会进行多个轮次的训练，例如常见的手写数字分类任务，训练数据可能会被迭代数百次。

建议大家多花时间调整ANNs和训练轮次的数量，直到达到收敛状态，即进一步的迭代不会（至少不会显著）提高结果的准确性。

以下是一个利用训练轮次的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def record(sample, classification):
    return (np.array([sample], dtype=np.float32), np.array([classification], dtype=np.float32))

records = []
RECORDS = 5000
for x in range(0, RECORDS):
    records.append(record(dog_sample(), dog_class()))
    records.append(record(condor_sample(), condor_class()))
    records.append(record(dolphin_sample(), dolphin_class()))
    records.append(record(dragon_sample(), dragon_class()))

EPOCHS = 5
for e in r