拉勾教育手寫數(shù)字圖片識(shí)別-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

價(jià)格面議2020-11-11 14:33:54
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from tensorflow import keras
from matplotlib import pyplot as plt
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dense

下載數(shù)據(jù)集
mnist數(shù)據(jù)集是一個(gè)公共的手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集，一共有7W張28*28像素點(diǎn)的0-9手寫數(shù)字圖片和標(biāo)簽，其中有6W張是訓(xùn)練集，1W張是測(cè)試集。拉勾IT課小編為大家分解
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
其中，x_train為訓(xùn)練集特征，y_train為訓(xùn)練集標(biāo)簽，x_test為測(cè)試集特征，y_test為測(cè)試集標(biāo)簽。

數(shù)據(jù)歸一化
使本來是0-255之間的灰度值，變?yōu)?-1之間的數(shù)值，從而讓梯度變得平緩，更容易收斂找到最優(yōu)解

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