用TensorFlow，使用CNN快速入门TibetanMNIST藏文手写数字数据集，正确率超98%
2023-09-14 22:30:40
前言
TibetanMNIST藏文手写数字数据集是一个由10,000张藏文手写数字图像组成的数据集，由科赛网提供。该数据集中的数字大小为28x28像素，与MNIST数据集中的数字大小相同。然而，TibetanMNIST数据集中的数字是藏文的，比MNIST数据集中的数字更复杂。
在本文中，我们将使用TensorFlow和卷积神经网络(CNN)构建一个能够识别TibetanMNIST藏文手写数字的模型。我们将从数据预处理开始，然后介绍CNN的基础知识，最后一步步构建并训练模型。
数据预处理
第一步是将TibetanMNIST藏文手写数字数据集下载到本地计算机。该数据集可以从科赛网下载。下载完成后，我们需要将数据集解压缩。
接下来，我们需要将数据集中的图像转换为TensorFlow可以识别的格式。为此，我们需要使用tf.keras.preprocessing.image.load_img()函数将图像加载到内存中，然后使用tf.keras.preprocessing.image.img_to_array()函数将图像转换为数组。
最后，我们需要将图像数组标准化为0到1之间的值。为此，我们可以使用tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()函数。
CNN基础知识
卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理数据中空间关系的深度神经网络。CNN在图像识别任务中表现出色，因为它们能够从图像中提取重要的特征。
CNN由多个卷积层组成。每个卷积层都由多个卷积核组成。卷积核是一种权重矩阵，用于在图像上进行卷积运算。卷积运算是一种数学运算，用于将卷积核与图像中的数据进行相乘并求和。
卷积运算的结果是一个新的图像，称为特征图。特征图中的每个像素值代表图像中某个区域的重要特征。特征图可以被传递到下一个卷积层进行进一步处理。
模型构建
现在我们已经对CNN有了基本的了解，我们可以开始构建我们的TibetanMNIST藏文手写数字识别模型了。
我们的模型将由以下层组成：
- 输入层：输入层是一个28x28像素的图像。
- 卷积层1：卷积层1由32个3x3的卷积核组成。卷积层1的激活函数是ReLU函数。
- 池化层1：池化层1是一个2x2的最大池化层。
- 卷积层2：卷积层2由64个3x3的卷积核组成。卷积层2的激活函数是ReLU函数。
- 池化层2：池化层2是一个2x2的最大池化层。
- 展平层：展平层将池化层2的输出展平为一个一维向量。
- 全连接层：全连接层由128个神经元组成。全连接层的激活函数是ReLU函数。
- 输出层：输出层由10个神经元组成。输出层的激活函数是softmax函数。
模型训练
现在我们已经构建好了我们的模型，我们可以开始训练模型了。
我们将使用tf.keras.optimizers.Adam()优化器和tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy()损失函数来训练模型。我们将训练模型10个epoch。
在训练过程中，我们将使用tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint()回调函数来保存模型的权重。这将使我们能够在训练过程中跟踪模型的性能，并在训练完成后加载最佳的权重。
模型评估
在训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。
我们将使用tf.keras.metrics.accuracy()指标来评估模型的性能。我们将计算模型在测试集上的准确率。
结论
在本文中，我们介绍了如何使用TensorFlow和卷积神经网络(CNN)构建一个能够识别TibetanMNIST藏文手写数字的模型。我们从数据预处理开始，然后介绍了CNN的基础知识，最后一步步构建并训练了模型。我们还对模型进行了评估，结果表明该模型在测试集上的准确率超过了98%。
