手写数字识别项目

这是一个关于深度学习在图像识别领域的应用项目，特别是针对手写数字的识别。以下是一些关于这个项目的关键信息：

项目目标：训练一个深度学习模型，能够准确识别手写数字图片。
技术栈：通常使用卷积神经网络（CNN）作为主要模型。
数据集：常用的数据集有MNIST、EMNIST等。

项目步骤

数据预处理：对图片进行归一化、缩放等操作。
模型构建：设计并训练CNN模型。
模型评估：使用测试集评估模型性能。
优化模型：根据评估结果调整模型参数。

项目示例

以下是一个使用TensorFlow和Keras实现的手写数字识别项目示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

手写数字识别项目

项目步骤

相关资源

项目示例