使用Keras实现MNIST手写数字识别 🧠🖼️

简介

MNIST是深度学习领域的经典入门数据集，包含70,000张手写数字图片（0-9），每张图片为28x28像素。通过Keras可快速构建卷积神经网络（CNN）进行分类任务，适合初学者理解模型训练流程。

实现步骤

1. 数据加载
   使用mnist.load_data()加载数据，自动分割为训练集（60,000张）和测试集（10,000张）

   from keras.datasets import mnist
   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
   

2. 数据预处理

   • 归一化像素值至0-1范围
   • 添加通道维度（reshape(-1,28,28,1)）
   • 使用to_categorical转换标签为one-hot编码
   

3. 模型构建
   构建包含以下层的CNN模型：

   • Conv2D(32, (3,3), activation='relu')
   • MaxPooling2D()
   • Flatten()
   • Dense(10, activation='softmax')
   

4. 模型训练
   使用model.fit()训练模型，设置epochs=5，batch_size=64

   model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)
   

训练结果

经过5轮训练后，模型在测试集上的准确率可达98%以上。以下为典型准确率曲线：

扩展学习

欲了解更多关于CNN调优技巧，可参考：
/advanced_topics/cnn_tuning

或探索MNIST数据集的进阶应用：
/projects/mnist_enhancement