教你如何用Keras搭建分类神经网络

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摘要：本文通过Keras实现了一个用于分类学习的案例，并详细介绍了MNIST手写体识别数据集。

本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 十七.Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析》，作者：eastmount。

一. 什么是分类学习

分类学习属于有监督学习，主要用于预测离散值的类别。例如，判断一张图片是猫还是狗，这需要通过分类学习，将图片分类为预定义的类别之一（猫或狗）。分类模型通过学习历史数据，构建目标函数，以预测新数据集的未知属性。

分类模型通常包括训练和测试两个阶段。数据集被分成训练集和测试集，训练集用于构建分类模型，而测试集用于评估模型的性能。

回归与分类的主要区别在于：回归预测连续数值，如预测房屋价格；而分类预测离散类别，如判断是否患糖尿病。

二. MNIST 数据集

MNIST数据集是一个经典的手写数字识别数据集。它包含大量手写数字图片，用于进行分类实验。数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于验证模型的正确性，测试集用于评估模型在未知数据上的性能。

MNIST数据集由手写数字图片及其对应的标签组成。每个样本包含一个28x28像素的图片和一个数字标签。训练数据集以784维向量的形式存储，其中第一维表示图片编号，第二维表示像素值。

数据集的标签是10个类别的向量表示。例如，数字3会被表示为[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]。训练数据集中的标签存储在55000x10的二维数组中。

三. Keras实现MNIST分类

本文使用Keras搭建了一个用于MNIST数据集分类的神经网络。该网络由输入层、隐藏层和输出层组成。

网络构建的步骤如下：

训练过程中，误差不断减小，正确率不断提高。最终测试结果表明，模型在MNIST数据集上的性能良好。

通过上述步骤，我们成功使用Keras搭建了一个用于分类学习的案例，并应用到MNIST手写体识别数据集上。这样的案例有助于理解和实践深度学习中的分类问题。