15 手写数字识别-小数据集

 

补交作业：第九次主成分分析

原因：当时忘记交了。

连接：https://www.cnblogs.com/INacl/p/12788161.html

 

 

1.手写数字数据集

• from sklearn.datasets import load_digits
• digits = load_digits()

 

 

 

 

2.图片数据预处理

• x：归一化MinMaxScaler()
• y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical
• 训练集测试集划分
• 张量结构

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.设计卷积神经网络结构

• 绘制模型结构图，并说明设计依据。

 

 

 采用经典VGGnet模型。多层卷积池化。

4.模型训练

 

 模型参数情况：

 

 设计图形，用于查看模型训练的准去率以及丢失率

 

 进行训练并画图

 

 丢失率：

 

 准确率：

 

 

5.模型评价

• model.evaluate()
• 交叉表与交叉矩阵
• pandas.crosstab
• seaborn.heatmap