TensorFlow深度学习之双向BiRNN(LSTM)实战：手写数字识别准确率99%+

2024-01-31 00:38:28







**TensorFlow深度学习之双向BiRNN(LSTM)实战：手写数字识别准确率99%+** 

在上一篇文章中，我们使用TensorFlow的RNN(LSTM)模型实现了手写数字识别，在1000步后准确率达到97%。本文将在此基础上，进一步提升模型的准确率，使用双向BiRNN(LSTM)结构，在1000步后准确率达到99%。

**双向BiRNN(LSTM)** 

双向BiRNN(LSTM)是在RNN(LSTM)的基础上发展而来的一种变体，它通过同时利用过去和未来的信息来处理序列数据，从而提高了模型的学习能力。

双向BiRNN(LSTM)由两个RNN(LSTM)组成：一个正向RNN(LSTM)和一个反向RNN(LSTM)。正向RNN(LSTM)从序列的开头到结尾处理数据，而反向RNN(LSTM)从序列的结尾到开头处理数据。通过将这两个RNN(LSTM)的输出连接起来，双向BiRNN(LSTM)可以同时学习序列中的过去和未来信息。

**代码实现** 

```python
import tensorflow as tf

# 导入手写数字识别数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist

# 准备数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 构建BiRNN(LSTM)模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True), input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}')