入門圖像識別的第一個案例，看到好多小伙伴分享，也把自己當初的思路捋捋，寫成一篇博客，作為記錄和分享，也歡迎各位交流討論。

實現思路

1. 數據集：MNIST（包含60,000個訓練樣本和10,000個測試樣本）

2. 深度學習框架：Keras（基于TensorFlow）

3. 模型架構：卷積神經網絡（CNN）

4. 實現步驟：

   • 數據加載與預處理

   • 構建CNN模型

   • 訓練模型

   • 評估模型性能

   • 保存模型并使用新數據預測

代碼思路

1. 數據預處理：

   • 加載MNIST數據集（包含手寫數字的28x28像素圖像）

   • 將像素值歸一化到[0,1]范圍

   • 將標簽轉換為one-hot編碼格式

2. 模型架構：

   • 使用兩個卷積層提取特征

   • 每個卷積層后接最大池化層降低維度

   • 添加Dropout層防止過擬合

   • 最終使用softmax激活的全連接層輸出10個類別的概率

3. 訓練過程：

   • 使用Adam優化器

   • 采用分類交叉熵作為損失函數

   • 添加早停和模型檢查點回調

4. 評估與預測：

   • 在測試集上評估模型性能

   • 可視化訓練過程中的準確率和損