入门项目数字手写体识别：使用Keras完成CNN模型搭建（重要）

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入门项目数字手写体识别：使用Keras完成CNN模型搭建（重要）

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个…

keras训练cnn模型时loss为nan

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent…

手写数字识别——利用keras高层API快速搭建并优化网络模型

在<手写数字识别——手动搭建全连接层>一文中,我们通过机器学习的基本公式构建出了一个网络模型,其实现过程毫无疑问是过于复杂了——不得不考虑诸如数据类型匹配.梯度计算.准确度的统计等问题,但是这样的实践对机器学习的理解是大有裨益的.在大多数情况下,我们还是希望能多简单就多简单地去搭建网络模型,这同时也算对得起TensorFlow这个强大的工具了.本节,还是以手写数据集MNIST为例,利用TensorFlow2.0的keras高层API重现之前的网络. 一.数据的导入与预处理关于这个过程,与上节…

keras入门--Mnist手写体识别

介绍如何使用keras搭建一个多层感知机实现手写体识别及搭建一个神经网络最小的必备知识 import keras # 导入keras dir(keras) # 查看keras常用的模块 ['Input', 'Model', 'Sequential', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__ver…

mnist手写数字识别——深度学习入门项目（tensorflow+keras+Sequential模型）

前言今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似…

keras框架下的深度学习（一）手写体识别

这个系列文章主要记录使用keras框架来搭建深度学习模型的学习过程,其中有一些自己的想法和体会,主要学习的书籍是:Deep Learning with Python,使用的IDE是pycharm. 在深度学习中的深度指的是数据模型中包含着的多个层次,而深度学习是对一堆数值做数学运算,但是这种数学运算是高纬度的,是大量的:在这些数学运算中,深度学习中的层通过反馈(比如后向传播)来对参数进行调整,然后再进行计算.如此反复数次,从而越来越接近我们所给出的正确结果.而在这个过程中,深度学习中的每个层所学…

基于贝叶斯模型和KNN模型分别对手写体数字进行识别

首先,我们准备了0~9的训练集和测试集,这些手写体全部经过像素转换,用0,1表示,有颜色的区域为0,没有颜色的区域为1.实现代码如下: # 图片处理 # 先将所有图片转为固定宽高,比如32*,然后再进行处理 from PIL import Image as img f = open('f:/result/weixin.txt', 'a') im = img.open('f:/data/weixin.jpg') # im.save('f:/data/weixin.bmp') length = im…