MNIST手写数字识别 |李宏毅机器学习【8】

学习编程语言时，我们学的第一个问题都是输出“hello world”，毫不夸张的说，MNIST就是深度学习版的“hello word”。这节课将通过keras实现MNIST手写数字识别这个经典案例，并且在实践过程中总结深度学习调参的一般套路。

一、利用keras进行深度学习的一般步骤

step1: define a set of function

这一步决定神经网络的结构，也是编写程序最重要的一步。常用的参数包括神经网络的层数，每一层神经元个数，激活函数的选择等等。常见的激活函数在下图中已列出。

step 2: goodness of function

这一步要定义合适的损失函数，以及相应accuracy（optimazer指定求解的方法，归入第三步）。

step 3: pick the best function

选定optimezer，实际上是选择梯度下降的各种方法。之后需选择batch_size和no_epoch，决定神经网络训练的batch大小和训练的轮数。

模型训练完成后，就可以用来测试啦。这里有两种测试情境，一种是带标记的（evaluate），一种是不带标记的(predict)。

一个batch是进行一次参数更新所需的样本子集，将所有batch都训练完的一轮就是一个epoch。

二、SG