什么是MNIST数据集？

  • 包含70,000张手写数字图像（0-9）
  • 每张图像尺寸为28×28像素
  • 60,000张用于训练，10,000张用于测试
  • 标准化的灰度图像，常用于机器学习/深度学习入门
MNIST_dataset

案例目标

  • 通过手写数字识别任务理解深度学习流程
  • 掌握数据预处理、模型构建与训练技巧
  • 验证模型的准确率与可视化结果
Neural_Network

操作步骤

  1. 数据加载 

    from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    • 数据已自动分割为训练集和测试集
    • 归一化处理：x_train = x_train / 255.0

  2. 模型构建

    • 示例：使用全连接网络
    model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])
    • 或使用卷积网络提升性能

  3. 训练与评估 

    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)
    • 最终准确率通常可达到98%以上
Training_Process

扩展学习

想了解更多深度学习实践？可以查看深度学习入门指南获取完整代码示例与进阶技巧

Evaluation_Metrics