手写数字识别 - 使用LeNet-5或其他CNN模型在MNIST数据集上进行手写数字识别。

人工智能_SYBH

于 2023-04-25 09:30:47 发布

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分类专栏： 2025年机器学习&深度学习千例文章标签： cnn 深度学习神经网络 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_68036862/article/details/130357299

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这篇博客介绍了如何使用LeNet-5模型在MNIST数据集上进行手写数字识别，包括数据准备、模型构建、训练、性能评估和可视化预测结果。尽管LeNet-5较早，但它仍能实现良好的识别效果，并作为理解CNN的基础。此外，还提出了提升性能的策略，如调整超参数、数据扩充和使用更复杂模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在本篇博客中，我们将介绍如何使用LeNet-5模型在MNIST数据集上进行手写数字识别。LeNet-5是一种经典的卷积神经网络（CNN）模型，由Yann LeCun等人于1998年提出。虽然现在有很多更新的深度学习模型，但LeNet-5在理解CNN基本结构和原理方面仍然非常有用。

1. 准备数据集

MNIST数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一个28x28的灰度图像，代表0到9的手写数字。我们将使用PyTorch的内置函数来加载MNIST数据集。

首先，安装PyTorch：

pip install torch torchvision

接着，加载数据集：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 数据预处理: 转换为Tensor并进行归一化
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((32, 32)),
    transforms.ToTenso

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