卷积神经网络(Convolutional Neural Network)案例
CNN是一种已知的卷积神经网络模型，最近它因其实用性而广受欢迎。CNN 使用多层感知器进行计算工作。与其他图像分类算法相比，CNN 使用的预处理相对较少。这意味着网络通过过滤器进行学习，而这些过滤器在传统算法中是手动设计的。因此，对于图像处理任务，CNN 是最适合的选择。
在MNIST数据集上应用卷积神经网络（CNN）是了解和演示CNN在图像分类任务中的功能的一种常用方法。MNIST 数据集由 28×28 张手写数字（0-9）的灰度图像组成，训练集包含60000个样本，测试集包含10000个样本。
以下是使用 Python 编程语言和 Keras 库在 MNIST 数据集上应用 CNN 的基本方法：
- 加载和预处理数据：可以使用 Keras 库加载 MNIST 数据集，并且可以将图像标准化为像素值介于 0 和 1 之间。
- 定义模型架构：可以使用 Keras Sequential API 构建 CNN，从而轻松逐层构建顺序模型。架构通常应包括卷积层、池化层和全连接层。
- 编译模型：模型需要使用损失函数、优化器和指标进行编译以进行评估。
- 训练模型：可以使用 Keras fit（） 函数在训练集上训练模型。监控训练准确性和损失以确保模型正确收敛非常重要。
- 评估模型：可以使用 Keras evaluate（） 函数在测试集上评估经过训练的模型。通常用于分类任务的评估指标是准确性。
以下是在 MNIST 数据集上应用 CNN 时要牢记的一些提示和最佳实践：
- 从简单的架构开始，并在必要时逐渐增加复杂性。
- 尝试不同的激活函数、优化器、学习率和批量大小，以找到适合您特定任务的最佳组合。
- 使用正则化技术（如 dropout 或 w