本文向初学者介绍了如何使用Keras构建卷积神经网络（CNN），并应用于MNIST手写数字分类问题。从安装依赖、数据预处理到构建、编译模型，再到训练和评估，详细阐述了CNN的实现过程。最终，模型在测试集上达到97.4%的精度。
Keras是一个简单易用但功能强大的 Python 深度学习库。在这篇文章中，我们将用 Keras 构建一个简单的卷积神经网络(CNN)，并训练它来解实际问题。
这篇文章适用于完全初学 Keras 的人，但假设有 CNNs 的基本背景知识。我对卷积神经网络的介绍涵盖了你在这篇文章中需要知道的一切(以及更多内容)，如果需要，请先阅读。
我们现在就开始!
想要代码吗？完整的源代码在末尾。
问题：MNIST数字分类
我们将处理一个经典的计算机视觉入门问题：MNIST 手写数字分类。很简单：给定一个图像，将其分类为一个数字。
MNIST 数据集中的样本图像
MNIST 数据集中的每个图像都是 28x28，包含一个居中的灰度数字。我们的 CNN 将获取一个图像并输出 10 个可能的类中的一个(每个数字一个)。
1. 安装
我假设你已经有了一个基本的 Python 安装(可能是这样)。让我们先下载一些我们需要的包：
注意：我们需要安装 tensorflow ，因为我们要在 TensorFlow 后端上运行 Keras(即 TensorF
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
