深度學(xué)習(xí)案例教程 課件3.1手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)介紹

簡(jiǎn)單全連接網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別第三章01了解全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程02掌握感知機(jī)模型和多層感知機(jī)的結(jié)構(gòu)03

掌握不同激活函數(shù)的定義與區(qū)別04掌握反向傳播算法的原理、梯度下降法學(xué)習(xí)目標(biāo)CONTENTS05能使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別01使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)分析問題和解決問題02能主動(dòng)獲取最新的研究成果和技術(shù)發(fā)展03提高問題分析和解決問題的能力04

培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力素質(zhì)目標(biāo)CONTENTS模型訓(xùn)練模型測(cè)試與評(píng)估實(shí)踐任務(wù)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集處理第一節(jié)

手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)介紹業(yè)務(wù)場(chǎng)景與需求當(dāng)我們?cè)阢y行辦理業(yè)務(wù)時(shí)，可能會(huì)遇到需要填寫支票或匯票的情況。然而，由于手寫的支票和匯票存在著字跡不清晰、寫錯(cuò)數(shù)字等問題，導(dǎo)致銀行工作人員需要花費(fèi)大量的時(shí)間來進(jìn)行人工識(shí)別和分類，同時(shí)還可能產(chǎn)生錯(cuò)誤。為了解決這個(gè)問題，這時(shí)需要設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別模型，以滿足系統(tǒng)對(duì)于支票、匯票等的自動(dòng)分類需求，銀行可以采用自動(dòng)化的手寫數(shù)字識(shí)別技術(shù)，通過計(jì)算機(jī)程序來自動(dòng)識(shí)別和分類手寫數(shù)字，提高業(yè)務(wù)效率和準(zhǔn)確率。

手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)介紹技術(shù)分析手寫數(shù)字識(shí)別是一個(gè)典型的圖像分類問題。在傳統(tǒng)的方法中，我們需要對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行特征提取，并使用分類器對(duì)提取的特征進(jìn)行分類。然而，這種方法存在著對(duì)特征提取的高要求和對(duì)分類器的復(fù)雜性要求較高等問題。相比之下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，并通過反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的分類。

手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)介紹技術(shù)分析全連接網(wǎng)絡(luò)是基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，它由輸入層、隱藏層和輸出層構(gòu)成。輸入層接收原始的圖像數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)可處理的形式，隱藏層通過一系列的線性變換和非線性變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，輸出層則將提取的特征與目標(biāo)標(biāo)簽進(jìn)行匹配和分類。

手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)介紹全連接網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程通常采用梯度下降算法，即通過最小化損失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)分類的準(zhǔn)確性。

手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)介紹過擬合是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。簡(jiǎn)單來說，就是模型過于依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無法很好地泛化到新數(shù)據(jù)。

手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)介紹

過擬合的解決方法包括：增加更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、減少模型的復(fù)雜度、使用正則化等方法。這些方法的本質(zhì)是讓模型更好地理解數(shù)據(jù)的本質(zhì)規(guī)律，而不是過分依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)。手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)介紹總之，全連接