手写数字识别-小数据集

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了手写数字识别-小数据集相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.手写数字数据集

  • from sklearn.datasets import load_digits
  • digits = load_digits()

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2.图片数据预处理

  • x:归一化MinMaxScaler()
  • y:独热编码OneHotEncoder()或to_categorical
  • 训练集测试集划分
  • 张量结构

 归一化

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独热 

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 划分

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3.设计卷积神经网络结构

  • 绘制模型结构图,并说明设计依据。

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4.模型训练

  • model.compile(loss=‘categorical_crossentropy‘, optimizer=‘adam‘, metrics=[‘accuracy‘])
  • train_history = model.fit(x=X_train,y=y_train,validation_split=0.2, batch_size=300,epochs=10,verbose=2)

5.模型评价

  • model.evaluate()
  • 交叉表与交叉矩阵
  • pandas.crosstab
  • seaborn.heatmap

以上是关于手写数字识别-小数据集的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习之手写数字识别-小数据集

手写数字识别-小数据集

15 手写数字识别-小数据集

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