MINST手写数据集训练

发布网友发布时间：2024-10-22 19:51

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手写数字识别是计算机视觉领域中的经典问题，MNIST数据集则是一个包含0至9的手写数字图片集，每张图片尺寸为28x28像素。本次实验目标是使用PyTorch框架构建神经网络模型，对MNIST数据集进行训练，并评估模型性能。

实验流程如下：首先，确保所有必需库均已安装；其次，搭建神经网络模型，它包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层；接着，进行模型训练和评估；最后，尝试识别手写数字。

实验结果：预测准确率达到0.9748，损失值为0.081368。

总结：通过使用PyTorch框架，成功搭建并训练了一个简单的卷积神经网络模型，用于处理MNIST手写数字数据集。实验成果显示，该模型在手写数字识别任务中表现出较高的准确度，具备实际应用潜力。

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