17、OpenCV神经网络入门：从基础到手写数字识别

OpenCV神经网络入门：从基础到手写数字识别

1. 神经网络初步示例与分析

在一个简单的神经网络示例中，我们打印出如下结果：

(1.0, array([[ 1.49817729,  1.60551953, -1.56444871,  
  -0.04313202]], dtype=float32))
(1.0, array([[ 1.49817729,  1.60551953, -1.56444871,  
  -0.04313202]], dtype=float32))
(3.0, array([[-1.54576635, -1.68725526,  1.6469276 ,   
  2.23223686]], dtype=float32))

从这些结果我们可以推断出：
- 网络在三个样本中正确分类了两个，虽然不算完美，但很好地说明了构建和训练人工神经网络（ANN）中各元素的重要性。输入层的大小对于区分不同类别非常关键，在这个例子中，我们只有三个统计量，特征存在一定程度的重叠。
- 隐藏层的大小需要进行测试。增加神经元数量在一定程度上可以提高准确率，但之后可能会出现过拟合，除非有大量的训练数据。要避免训练记录过少或输入大量相同的记录，因为ANN从这些数据中学习到的信息有限。

2. 训练轮次（Epochs）

训练ANN的另一个重要概念是训练轮次（epochs）。一个训练轮次是指对训练数据进行一次完整的迭代，之后对数据进行分类测试。大多数ANN会进行多个轮次的训练，例如常见的手写数字分类任务，训练数据可能会被迭代数百次。