13、基于深度学习的手写数字图像分类模型构建与评估

基于深度学习的手写数字图像分类模型构建与评估

在计算机视觉领域，构建和评估用于手写数字分类的深度学习模型是一个重要的任务。本文将详细介绍如何构建这样的模型，包括数据处理、模型搭建、训练和评估等环节。

1. 类别平衡与测试集设置

在处理数据时，类别平衡是一个关键问题。有一些合成方法可以用于平衡类别，例如合成少数过采样技术（SMOTE），但它在计算机视觉中并不推荐使用。研究表明，欠采样在性能上与过采样相当，并且由于其计算效率更高，因此更值得优先选择。

通常，我们会将30%的标注数据作为测试集。测试集的图像会通过训练好的模型，将预测结果与标签进行比较，以评估模型的准确性。需要注意的是，训练集和测试集的图像应该是不同的，并且测试集中的各类别应该均匀分布。

2. 模型构建任务

为了构建模型，我们需要完成以下几个任务：
1. 从 https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz 下载包含手写数字及其标签的图像数据集。
2. 配置一个具有四层的多层感知器（MLP）分类器，包括输入层、两个隐藏层和输出层。
3. 使用训练集对MLP模型进行拟合（即训练模型）。
4. 使用测试集评估训练好的模型。
5. 在一个不同的数据集（未用于训练和测试）上使用模型进行预测，并显示结果。

3. 模型实现代码 </