将卷积神经网络应用于mnist数据集_CDA答疑社区

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詹惠儿

2019-07-08 阅读量: 484

将卷积神经网络应用于mnist数据集

CNN基本上是一种已知为卷积神经网络的模型，并且由于其有用性，最近它已经获得了很多人气。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使用相对较少的预处理。这意味着网络通过传统算法手工设计的过滤器进行学习。因此，对于图像处理任务，CNN是最适合的选择。

MNIST数据集：
mnist数据集是手写图像的数据集，如下图所示。

通过使用CNN（卷积神经网络）和功能模型，我们可以获得99.06％的准确率。使用功能模型的原因是在连接层时保持容易性。

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