34、使用Keras和MNIST数据集进行卷积神经网络实验

使用Keras和MNIST数据集进行卷积神经网络实验

1. 实验概述

在本次实验中，我们将使用Keras库对MNIST手写数字数据集进行卷积神经网络（CNN）的构建、训练和评估。具体步骤包括加载MNIST数据并进行预处理、构建CNN模型、训练模型以及评估模型性能。此外，我们还会对训练过程中的误差进行可视化分析，探讨不同架构和学习参数对模型的影响。

2. 加载MNIST数据

以下是加载MNIST数据并进行预处理的代码：

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K

batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 12
img_rows, img_cols = 28, 28

# 加载MNIST数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 根据后端调整输入数据的形状
if K.image_data_format() == 'channels_first':
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    x_test