【从传统方法到深度学习】图像分类

Kaggle上有一个图像分类比赛Digit Recognizer，数据集是大名鼎鼎的MNIST——图片是已分割 (image segmented)过的28*28的灰度图，手写数字部分对应的是0~255的灰度值，背景部分为0。

from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train[0] # .shape = 28*28
"""
[[  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
    0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
 ...
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   3  18  18  18 126 136
  175  26 166 255 247 127   0   0   0   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0  30  36  94 154 170 253 253 253 253 253
  225 172 253 242 195  64   0   0   0   0]
 ...
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
    0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]]
"""

手写数字图片是长这样的：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(x_train[0], cmap='gray')
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(x_train[