??MNIST機器學(xué)習(xí)入門??探索手寫數(shù)字識別的魅力！
發(fā)布時間：2025-04-02 10:28:20來源：
你是否對機器學(xué)習(xí)充滿好奇？今天就讓我們一起走進經(jīng)典的MNIST數(shù)據(jù)集！??這個數(shù)據(jù)集包含了70,000張手寫數(shù)字（0-9）的圖片，每張圖片都是28x28像素的灰度圖，非常適合初學(xué)者練習(xí)圖像識別任務(wù)。??
首先，你需要導(dǎo)入必要的庫如NumPy和TensorFlow。然后，利用`tensorflow.keras.datasets.mnist`輕松加載數(shù)據(jù)。訓(xùn)練集和測試集已經(jīng)幫你劃分好了，直接開始建模吧！??
接下來，構(gòu)建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。添加Flatten層將二維圖像數(shù)據(jù)展開，接著是Dense層用于特征提取，最后輸出10個節(jié)點對應(yīng)10個類別。編譯時選擇合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)，比如Adam和sparse_categorical_crossentropy。??
通過運行代碼，你會發(fā)現(xiàn)準確率逐漸提升，成功識別手寫數(shù)字不再是夢！??記得保存模型以便后續(xù)使用哦～快來動手試試吧，開啟你的AI之旅！?
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