本文共 404 字,大约阅读时间需要 1 分钟。
MNIST手写数字体分类入门
MNIST数据集是机器学习领域的经典 datasets之一,主要用于手写数字分类任务。该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本,涵盖数字0-9十个类别。图4-1展示了数据集的典型图像样例。
对于计算机而言,图像数据并非我们直观的二维图像形式,而是一个三维矩阵。以MNIST数据集为例,单张手写数字的图像可表示为一个28x28x1的三维矩阵。其中,前两个维度对应图像的宽度和高度,第三个维度则表示图像的通道数。
在MNIST数据集中,所有图像均为灰度图像,因此通道数为1。如果处理的是彩色图像,则通道数会扩展至3,分别对应RGB三个颜色通道(红、绿、蓝)。因此,灰度图像可简化为二维矩阵形式,而彩色图像则扩展为三维矩阵。
这一三维矩阵结构是深度学习框架(如MXNet)处理图像数据的基础。通过对这些矩阵数据进行特征提取和分类模型训练,计算机能够学习区分不同手写数字。
转载地址:http://ncdi.baihongyu.com/