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mnist数据集新上映_mnist数据集官网(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

mnist数据集

2.2 MNIST 数据下载，TensorFlow 中文教程，源码: tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/ 本教程的目标是展示如何下载用于手写数字分类问题所要用到的（经典）MNIST数据集。，网页链接

𐟓Š 数据分析新手必练的4个经典项目 𐟎‰𐟎‰大家好，我是安啵！最近有不少朋友问我关于如何入门数据分析以及有哪些适合初学者的数据分析项目。今天我就来分享四个我个人认为非常适合新手的Kaggle经典项目，帮助大家快速上手数据分析。 𐟒™ 手写数字识别 - Digit Recognizer CV即Computer Vision，指计算机视觉。这个项目通过经典的MNIST数据集来学习CV基础。很多学习神经网络的小伙伴对这个案例应该非常熟悉，它是入门级别的项目。如果你对计算机视觉感兴趣，可以从这个项目开始。 𐟒š 泰坦尼克号乘客生存预测 - Predict Survival on the Titanic 分类问题中最经典且“精准打击”的案例就是泰坦尼克号机器学习项目。这个项目相对简单，适合新手入门，目的是通过预测泰坦尼克号上的乘客是否能够逃生来熟悉ML模型。 𐟒› 房价预测 - House Prices 回归问题中我比较推荐的是房价预测项目。通过预测销售价来练习特征工程、RFs和梯度提升，它是机器学习系列课程中的入门案例。 𐟒ž IMDB影评文本分析 - IMDB Movie Reviews 如果你对自然语言处理还不太熟悉，这个项目真的非常适合你！它可以说是NLP的入门级教程，通过实战案例一步步教你如何处理文本数据、如何做情感分析、什么是Word Vectors等等。 *Kaggle真的是数据分析学习的福音！大家一定要充分利用起来！ 𐟎‰𐟎‰数据分析方向的就业非常重视项目经验，所以没有项目经验的小伙伴们一定要从基础开始打牢。从现在开始，一步一步从入门案例到参与竞赛，你会发现自己越来越得心应手。加油！

MNIST手写数字识别模型优化全攻略经过优化，原本被GPT评价为非常差的模型现在表现优异！这是第一个自己编写的模型，使用MNIST数据集和CNN网络。 𐟓Š 网络结构： conv1 (relu) - conv2 (relu) - pool - conv3 (relu) - conv4 (relu) - pool - conv5 (relu) - conv6 (relu) - flatten - fc1 - dropout - fc2 𐟔砥‚数： conv1: 16 (3,3) conv2: 16 (3,3) pool: (2,2) conv3: 32 (3,3) conv4: 32 (1,1) pool: (2,2) conv5: 64 (3,3) conv6: 64 (3,3) pool: (2,2) Fc1: 50 Fc2: 10 𐟛 ️ 训练手段：使用Adam优化器和交叉熵误差数据增强早停训练epoch：15 ⚠️ 注意事项：分割train、test和validation数据时要注意，避免严重的过拟合！使用model.eval和test_dataset来检查是否过拟合 test和validation数据不要混用！通过这些优化和调整，模型在MNIST数据集上的表现得到了显著提升，达到了预期的效果。

1%的合成数据也会让模型崩溃科技[超话]Ai人工智能[超话]Meta Meta人工智能研究院最近发现：在模型训练过程中，即使只用了少量合成数据（仅1%），也将导致严重的模型崩溃（Model Collapse）。所谓模型崩溃，就是AI模型性能严重下降，不再能准确地泛化真实世界数据的情况。研究强调，除非完全不使用合成数据，否则无论使用真实数据还是合成数据，都会导致模型崩溃。并且较大的模型更容易受到合成数据的影响——即模型越大，崩溃现象越严重。而在超过一定阈值后，尽管无法完全阻止崩溃，大型模型却可能开始恢复一定的性能。为了验证这些理论结果，研究者在MNIST数据集和BabiStories数据集上，采用GPT-2-small（一种包含1.24亿参数的较小模型）进行训练。通过对比只有真实数据，以及包含合成数据的训练集上训练的模型测试误差，并评估了不同大小的模型，在处理合成数据时的性能变化（特别关注大型模型中可能出现的“双降”现象），研究者最终验证了模型崩溃的猜想。

视频是机器学习的神经网络，太神奇了！能够识别手写的数字0-9。「ai」「科技」如果要进一步学习，可以访问网页链接，一个小型神经网络，该神经网络只有 38 + 12 个隐藏神经元，经过训练可以读取手写数字。它在 MNIST 数据集上的错误率为 1.71%。该网页也有DEMO可以尝试。还包括了从0开始实现这个机器学习所需要的知识和步骤，非常详细！适合想要从0开始学习的朋友。「ChatGPT超话」黄建同学的微博视频

2.5 TensorFlow 运作方式入门，TensorFlow 中文教程，代码：tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/ 本篇教程的目的，是向大家展示如何利用TensorFlow使用（经典）MNIST数据集训，网页链接

𐟖‹️手写数字识别大揭秘𐟔 𐟎“探索手写数字识别的奥秘，我们利用mnist数据集，借助pytorch和cnn卷积神经网络，成功训练出准确率高达98%以上的模型！𐟚€ 𐟖𜯸想要实现手写数字识别，首先需要配置好相关库，如opencv、torchvision、dlib等。这些库将为我们提供强大的图像处理和机器学习功能。𐟒ꊊ𐟒ᥜ訮�ƒ过程中，我们采用了bp神经网络和cnn两种不同的网络结构进行对比实验。结果显示，cnn在处理手写数字识别任务时表现更出色。𐟓ˆ 𐟎‰此外，我们还开发了一个带GUI的识别界面，让用户可以方便地输入自己的手写数字进行测试。快来试试吧！𐟌Ÿ 𐟔쩀š过一系列实验和优化，我们的模型在测试集上的准确率达到了惊人的98%以上。这证明了我们的方法在处理手写数字识别任务时的有效性和实用性。𐟒

𐟧 如何优化深度学习神经网络的代码？ 𐟤” 想要优化深度学习神经网络的代码，以下是一些实用的步骤： 1️⃣ 首先，从官方最简单的MNIST案例开始，逐步理解整个流程。 2️⃣ 重点关注Dataset和Net部分。通常，你需要根据实际情况编写自己的Dataset和Net。对于MNIST数据集，可以参考torch-vision中的实现，这是最快的学习方法。 3️⃣ 掌握Net的构造和对应的API，如Linear、ReLU、softmax、conv、pool等。 4️⃣ 进行调试，通过在mnist官方代码中添加一些print语句，了解每一步的输入输出。 𐟒ᠤ𘪤𚺧𛏩ꌯ𜚥悦žœ你有计算机基础、numpy基础和pandas基础，大概需要6小时就能初步掌握并照葫芦画瓢。 𐟔砥…𖤻–语言和框架的优化方法也类似： 1️⃣ 先弄清楚数据读取和网络结构对应的几组概念和API。 2️⃣ 找到官网的例子进行修改，同时结合文档进行学习。 3️⃣ 进行调试，光看不行，一定要动手尝试并配合print语句进行调试。通过这些步骤，你可以逐步优化你的深度学习神经网络代码。

𐟖‹️ PyTorch手写数字识别实战 𐟎“ 实验目的：开发一款能识别手写数字的程序，使用MNIST数据集进行训练和测试。 𐟓 项目准备：准备好测试图片和MNIST数据集，这是由Google实验室和纽约大学柯朗研究所建立的著名手写数字数据库。 𐟒𛠧Ž異ƒ配置：使用Python编译器PyCharm，并安装必要的库，如torch和torchvision。 𐟓š 手写体数字识别系统概述：包括图像预处理、神经网络数字识别具体流程和文件说明。 𐟔 数字手写体识别实验代码设计逻辑：详细阐述net.py、train.py和predict.py的设计思路和实现细节。 𐟓ˆ 模型训练与效果评价：通过t-SNE高维数据图、混淆矩阵绘制和各数字准确率曲线来评估模型的性能。 𐟤– 手写体数字识别预测：加载训练好的模型，进行图像预测，并展示预测结果和分类报告。 𐟎‰ 总结与反思：对整个项目进行总结，并思考如何进一步优化模型性能。

持续学习的三种类型及其挑战持续学习，即从非平稳的数据流中逐步获取新信息的能力，是自然智能的关键特征。然而，对于深度神经网络来说，这仍然是一个具有挑战性的问题。近年来，许多深度学习方法被提出用于持续学习，但由于缺乏一个统一的框架，它们的性能比较困难。为了解决这个问题，作者提出了持续学习的三种基本类型或“场景”：任务增量学习、域增量学习和类增量学习。 𐟓Š 任务增量学习：在这种场景中，模型需要学习一系列新任务，每个任务都有不同的数据分布。作者使用split MNIST和split CIFAR-100数据集进行了实证比较，发现任务增量学习的难度较高，且不同策略的有效性差异显著。 𐟌 域增量学习：在这种场景中，模型需要适应不同领域的数据。作者同样使用了split MNIST和split CIFAR-100数据集进行实验，结果显示域增量学习的挑战性较大，且不同策略的效果差异明显。 𐟔 类增量学习：在这种场景中，模型需要学习新类别的同时保留对旧类别的识别能力。作者通过实验发现，类增量学习的难度适中，但不同策略的有效性差异较大。通过这三种场景的实证比较，作者展示了持续学习在不同难度和策略有效性方面的显著差异。提出的分类旨在为持续学习领域形成清晰定义基准问题的基础。

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