AI學習手寫數字
目錄
- 簡介
- 訓練超笨的模型
- 訓練較不笨的模型
- 訓練聰明的模型
- 測試模型準確率
- 使用模型辨識自己的手寫數字
- 訓練最強大的模型
- 測試最強大的模型準確率
- 應用於其他數據集
- 總結
手寫數字辨識AI模型的訓練與測試
在本篇文章中,我打算教授一個AI辨識手寫數字的模型。我將訓練多種模型,從簡單到複雜,並測試它們的準確率是否能達到99%。我將共訓練四個模型,分別是超笨的,稍微聰明一點的,比較聰明的和最強大的模型。讓我們逐步來進行。
簡介
手寫數字辨識是一個常見的機器學習任務。我們將使用MNIST數據集,該數據集包含70,000個28x28像素的灰度圖像,用於訓練和測試手寫數字辨識模型。我們將訓練多個模型,並比較它們的準確率。
訓練超笨的模型
首先,我們將訓練一個超笨的模型,它只有一層。這個模型只是一個簡單的線性分類器,效果並不好。我們將以70,000個圖像中的60,000個作為訓練集,並用剩下的10,000個進行測試。經過訓練,這個超笨的模型的準確率為91.29%。
- 訓練超笨的模型
這個超笨的模型只有一層,雖然準確率不是很高,但對於簡單的數字辨識還是可以。
訓練較不笨的模型
接下來,我們將訓練一個較不笨的模型。這個模型將有更多的中間層,並希望提高準確率。我們將再次使用訓練集進行訓練,並使用測試集進行測試。經過訓練,這個較不笨的模型的準確率提高到92%。
- 訓練較不笨的模型
這個較不笨的模型加入了更多的中間層,準確率有所提升。
訓練聰明的模型
接下來,我們將訓練一個聰明的模型,這是一個卷積神經網絡(CNN)。這個模型的結構完全不同,我們將對圖像進行特徵提取,然後將這些特徵傳遞給模型。經過訓練,這個聰明的模型的準確率達到了98.6%。
- 訓練聰明的模型
這個聰明的模型包含特徵提取模塊,能夠更好地識別手寫數字,準確率大大提升。
測試模型準確率
我們已經完成了模型的訓練,現在讓我們使用測試集來測試模型的準確率。經過測試,我們的模型準確率達到了98.6%。我們可以看到模型對於大多數數字的辨識都非常準確,只有一些困難的數字可能會出現錯誤。
- 測試模型準確率
我們的模型在測試集上達到了98.6%的準確率。
使用模型辨識自己的手寫數字
現在,我們將使用訓練好的模型來辨識我們自己手寫的數字。我們將在Photoshop中繪製一些數字,並使用模型進行辨識。模型在辨識大多數手寫數字時表現出色,只有少數數字辨識錯誤。
- 使用模型辨識自己手寫的數字
我們的模型對於大多數手寫數字的辨識效果非常好,只有一些數字會出現錯誤。
訓練最強大的模型
最後,我們將訓練一個最強大的模型,以期達到99%的準確率。這個模型具有更多的卷積層和全連接層,以及更多的神經元。經過訓練,這個最強大的模型的準確率達到了99.21%。
- 訓練最強大的模型
我們的最強大的模型具有多個卷積層和全連接層,擁有8192個連接神經元,是一個十分強大的模型。
測試最強大的模型準確率
我們已經成功訓練了最強大的模型,現在讓我們使用測試集來測試其準確率。經過測試,我們的最強大的模型的準確率達到了99.21%。模型幾乎對所有數字的辨識都非常準確,可能只有一些數字會出現少量錯誤。
- 測試最強大的模型準確率
我們的最強大的模型在測試集上達到了99.21%的準確率。
應用於其他數據集
最後,我們可以將我們訓練好的模型應用於其他數據集,如時尚MNIST。這個數據集包含各種不同類型的時尚物品圖像,我們可以看看我們的模型在這些圖像上的準確率如何。
- 應用於其他數據集
我們的模型可以應用於其他數據集,如時尚MNIST,以辨識不同類型的時尚物品圖像。
總結
在本篇文章中,我們展示了如何訓練一個手寫數字辨識的AI模型。我們從超笨的模型開始,逐步提升至最強大的模型,在測試集上達到了99.21%的準確率。我們還展示了如何應用模型辨識自己手寫的數字,以及如何應用於其他數據集。這個模型對於手寫數字的辨識具有很高的準確性,是一個非常有用的工具。
FAQ Q&A:
Q: 這個模型可以應用於其他類型的圖像嗎?
A: 是的,我們的模型可以應用於其他類型的圖像,只需要進行適當的調整和訓練即可。
Q: 我需要多長時間才能訓練一個這樣的模型?
A: 訓練一個模型的時間取決於多個因素,包括模型的複雜性和數據集的大小。通常來說,訓練一個最強大的模型可能需要幾個小時到幾天的時間。
Q: 這個模型的準確率可以進一步提高嗎?
A: 目前的模型已經達到了非常高的準確率,進一步提高準確率可能非常困難。然而,您可以嘗試調整模型的參數,增加訓練時間,或者嘗試其他的模型結構,以期提高準確率。
參考資源: