图像分类网络2——多层感知机MLP识别手写数字(自定义训练)
2024.02.17 17:19浏览量:9简介:本文将介绍如何使用多层感知机(MLP)进行手写数字识别,包括数据预处理、模型构建和训练等步骤。通过这个例子,你将了解到如何使用Python和sklearn库来实现一个简单的图像分类任务。
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手写数字识别是计算机视觉领域中的一个经典问题,也是深度学习入门的重要案例。本篇文章将为你介绍如何使用多层感知机(MLP)进行手写数字识别。我们将采用sklearn库来实现这个任务,同时为你提供详细的数据预处理和模型训练步骤。
首先,我们需要导入所需的库和模块。我们将使用numpy库进行数据预处理,使用sklearn库中的MLPClassifier进行模型训练。
接下来,我们需要准备数据集。在这个例子中,我们将使用sklearn库中的digits数据集。这个数据集包含了8x8像素的手写数字图像,以及相应的标签。我们将使用其中的一部分数据进行训练,另一部分数据进行测试。
首先,我们需要将数据集中的图像和标签进行分离。我们可以通过numpy的函数实现这一点:
from sklearn import datasets
import numpy as np
# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()
# 分离图像和标签
X = digits.data
y = digits.target
接下来,我们需要对图像进行预处理。由于我们的数据集中的图像是8x8像素的灰度图像,因此我们可以通过reshape函数将其转换为二维数组。同时,我们还需要将像素值进行归一化,使其范围在0到1之间:
# 重塑图像数组
X = X.reshape((len(X), -1))
# 归一化像素值
X = X / 16
接下来,我们将使用sklearn库中的MLPClassifier进行模型训练。我们可以通过设置hidden_layer_sizes参数来指定隐藏层的神经元数量,通过max_iter参数来指定最大迭代次数:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
# 创建多层感知机模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=1000)
# 训练模型
mlp.fit(X, y)
最后,我们可以使用测试集对模型进行评估。我们可以计算模型的准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能:
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
# 预测测试集结果
y_pred = mlp.predict(X_test)
# 计算评估指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

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