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Digit-Recognition-Using-MNIST-Dataset:该模型使用CNN进行训练，并以99.5％的精度识别手写数字-源码
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上传时间: 2021-03-06
详细说明：使用MNIST的数字识别数据集
该模型使用CNN进行训练，并以99.5％的精度识别手写数字
手写数字数据集的历史
修改后的美国国家标准技术研究院数据库（MNIST数据集）是一个大型的手写数字数据集，广泛用于图像处理和机器学习中。 MNIST数据库中的图像集是NIST的两个数据库的组合：特殊数据库1和特殊数据库3。特殊数据库1和特殊数据库3分别由高中生和美国人口普查局员工编写的数字组成。 。
建筑模型
使用Keras建模
在Keras中定义模型有两种不同的方法：
顺序模型
函数API函数API用于构建更复杂的模型，例如用于多输出模型，有向无环图或具有共享层的模型。 我在此笔记本中使用顺序模型来简化事情。 在顺序模型中，您可以按顺序添加每个图层。
型号说明：
2个卷积块每个块由2个带有LeakyRelU激活层的Conv2D层组成。 然后是一个MaxPool2D层，最后是一个Dropout
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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