深度学习项目：MNIST 手写数字识别

MNIST 数据集是深度学习领域中最常用的数据集之一，它包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本都是一个 28x28 的灰度图像，代表一个手写数字。

项目概述

本项目旨在使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来识别 MNIST 数据集中的手写数字。

项目步骤

1. 数据预处理：读取 MNIST 数据集，并进行必要的预处理，如归一化等。
2. 模型构建：构建一个简单的 CNN 模型，用于识别手写数字。
3. 模型训练：使用训练数据集训练模型，并调整模型参数。
4. 模型评估：使用测试数据集评估模型的性能。
5. 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中。

项目资源

• MNIST 数据集
• TensorFlow 官方教程

项目示例

以下是一个简单的 CNN 模型示例，用于识别 MNIST 数据集中的手写数字：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

相关项目

• MNIST 数据集可视化
• 深度学习基础

MNIST 数据集示例