3、基于TensorFlow的神经网络构建与优化实践

最新推荐文章于 2025-10-14 21:33:08 发布

root9

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分类专栏：深度学习实战指南文章标签： TensorFlow 神经网络手写数字识别

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基于TensorFlow的神经网络构建与优化实践

1. 引言

在机器学习和深度学习领域，构建一个能够准确识别手写数字的神经网络是一个经典且重要的任务。本文将详细介绍如何使用TensorFlow构建、训练和优化一个简单的神经网络，逐步提高其对手写数字的识别准确率。

2. 简单TensorFlow网络的运行与基线确立

首先，我们要确保训练集和测试集是严格分离的，因为用训练过的数据来评估模型是没有意义的。在TensorFlow中，我们可以使用 evaluate(X_test, Y_test) 方法来计算测试损失和测试准确率。以下是具体代码：

#evaluate the model
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, Y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

运行这个简单的TensorFlow网络后，我们可以看到网络架构信息，包括不同类型的层、输出形状、需要优化的参数数量以及它们的连接方式。网络在48000个样本上进行训练，12000个样本用于验证，最后在10000个样本上进行测试。经过200次迭代，训练集准确率达到约89.96%，验证集达到90.70%，测试集达到90.71%。这意味着大约每10张图像中就有1张被错误分类，我们可以进一步改进这个结果。