16、手写数字识别：从树莓派相机到Keras的实践之旅

手写数字识别：从树莓派相机到Keras的实践之旅

1. 学习率与人工神经网络性能

在人工神经网络（ANN）的训练过程中，学习率起着至关重要的作用。当学习率增加时，梯度下降算法的步长会增大，可能导致无法达到全局最小值。经过测试，初始测试运行中选择的0.2学习率表现最优，成功率达到0.9458，高于此次运行中的其他记录。不过，实际成功率的差异非常小，可能与随机变化有关。总体而言，对于这个ANN，学习率设置为0.1或0.2较为理想。若按照之前的演示进行操作，就能得到一个性能良好的ANN。通常，准确率约为95%的ANN被认为是高性能的。此外，建议继续对这个ANN进行实验，例如改变隐藏节点的数量，以观察其对网络性能的影响。

2. 树莓派相机实现手写数字识别

2.1 硬件安装

为了实现实时数字识别，可以将树莓派相机（Pi Camera）集成到ANN中。下面介绍如何在树莓派4上安装Pi Camera 2，这些说明也适用于树莓派2和3版本。

Pi Camera 2的规格令人印象深刻，尽管体积小巧且成本低廉，但具备以下关键特性：
- 800万像素原生分辨率，采用高质量索尼IMX219图像传感器
- 最大静态照片分辨率为3280 x 2464像素
- 支持1080p30、720p60和640x480p90分辨率的视频拍摄
- 最新版本的Raspbian操作系统支持所有软件
- 光学尺寸为1/4”
- 广角镜头，范围从4英寸到无穷远

相机配备了一根短的柔性带状电缆，需插入树莓派上RJ45插座正后方的相机串行接口（CSI）插座。需要注意的是，树莓派2、3和4型号上还有另一个类似