卷积神经网络卷积后输出的大小

原创于 2022-06-15 10:41:34 发布 · 179 阅读

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#神经网络

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该博客通过Python的Keras库演示了手写数字识别的过程。首先加载MNIST数据集，然后对数据进行预处理，接着构建一个包含Flatten、Dense层的神经网络模型，并使用Adam优化器和SparseCategoricalCrossentropy损失函数进行训练。在10个训练周期后，模型对测试数据进行预测并展示结果。

实现手写字体的分类识别，直接上代码：

# %%
import tensorflow.keras as keras
(train_data, train_label), (test_data, test_label) = keras.datasets.mnist.load_data()

# %%
train_data.shape

# %%
import matplotlib.pyplot as plt


# %%
train_data, test_data = train_data/255.0, test_data/255.0

# %%

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation = 'relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer="adam", loss= keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False), metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_label, epochs= 10)

# %%
import numpy as np
np.argmax(model.predict(test_data)[0])
test_label[0]