文章目录
- [1. 神经网络初探](#1. 神经网络初探)
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- [1.1 在 Keras 中加载 MNIST 数据集](#1.1 在 Keras 中加载 MNIST 数据集)
- [1.2 网络结构](#1.2 网络结构)
- [1.3 编译步骤](#1.3 编译步骤)
- [1.4 图像数据预处理](#1.4 图像数据预处理)
- [1.5 标签预处理](#1.5 标签预处理)
- [2. 实战总结](#2. 实战总结)
1. 神经网络初探
1.1 在 Keras 中加载 MNIST 数据集
1.2 网络结构
1.3 编译步骤
1.4 图像数据预处理
1.5 标签预处理
2. 实战总结
- 本次实战系统地实现了基于Keras的神经网络手写数字识别。通过加载MNIST数据集，完成了图像数据的展平与归一化预处理，并将标签转换为one-hot编码。构建了一个包含输入层、512个神经元的ReLU隐藏层和10个神经元的Softmax输出层的全连接网络。模型使用rmsprop优化器和分类交叉熵损失函数进行编译。训练结果显示，经过5个epoch后，训练准确率提升至98.85%，测试准确率达到98.02%，验证了模型具有良好的学习能力和泛化性能，成功完成了分类任务。