miniMNIST-c 项目使用教程

miniMNIST-c 项目使用教程

miniMNIST-c 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/miniMNIST-c

1. 项目目录结构及介绍

miniMNIST-c 项目是一个使用 C 语言实现的简化版神经网络，用于手写数字的识别。项目的目录结构如下：

miniMNIST-c/
├── data/                     # 存放 MNIST 数据集文件的目录
├── .gitignore                # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── LICENSE                   # 项目的 MIT 许可证文件
├── README.md                 # 项目的自述文件，包含项目介绍和使用说明
└── nn.c                      # 主程序文件，包含神经网络的实现和训练过程

• data/ 目录：需要将 MNIST 数据集文件放置在此目录下。数据集文件包括 train-images.idx3-ubyte 和 train-labels.idx1-ubyte。
• .gitignore 文件：用于配置 Git 忽略不需要提交到版本库的文件和目录。
• LICENSE 文件：提供了项目的 MIT 许可证信息，说明项目的开源协议。
• README.md 文件：包含了项目的详细说明，包括项目背景、功能、如何编译和使用等信息。
• nn.c 文件：是项目的主程序文件，包含了神经网络模型的定义、训练过程以及主函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 nn.c。这个文件包含了神经网络模型的所有代码，以及用于训练模型的 main 函数。

启动文件的主要部分包括：

• 神经网络结构定义：输入层、隐藏层、输出层以及激活函数。
• 数据加载和预处理：从 data/ 目录加载 MNIST 数据集，并对其进行预处理。
• 模型训练：通过随机梯度下降（SGD）优化器进行模型训练，并输出每个训练周期的准确率和平均损失。
• 模型测试：在训练过程中，使用一部分数据作为测试集，以评估模型的性能。

编译运行 nn.c 文件，可以通过以下命令：

gcc -O3 -march=native -ffast-math -o nn nn.c -lm
./nn

上述命令会编译 nn.c 文件生成可执行文件 nn，并运行它开始训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

miniMNIST-c 项目的配置主要是通过修改 nn.c 文件中的宏定义来实现的。以下是一些主要的配置选项：

• HIDDEN_SIZE：隐藏层中的神经元数量。
• LEARNING_RATE：随机梯度下降（SGD）的学习率。
• EPOCHS：训练的总轮数（周期数）。
• BATCH_SIZE：每次训练所使用的数据批量大小。
• TRAIN_SPLIT：用于训练的数据比例（剩余的部分用于测试）。

根据实际需求，开发者可以调整这些参数来优化模型的训练过程和性能。例如：

#define HIDDEN_SIZE 128
#define LEARNING_RATE 0.01
#define EPOCHS 20
#define BATCH_SIZE 64
#define TRAIN_SPLIT 0.8

开发者需要确保修改这些参数后，重新编译运行程序。

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