🌟TensorFlow入门之手写识别(MNIST):softmax算法✨
发布时间:2025-03-21 07:22:07来源:
想要解锁AI世界的神秘大门吗?那就从手写数字识别开始吧!用TensorFlow实现MNIST数据集的手写数字分类,是每位AI爱好者必经之路。今天,我们就用softmax回归模型,轻松搞定这一任务!🔍
首先,加载MNIST数据集,包含60,000张训练图片和10,000张测试图片,每张图片都是28x28像素的手写数字(0-9)。接着,搭建一个简单的softmax模型,它能将输入的像素值映射到10个类别概率上。通过交叉熵损失函数和梯度下降优化器,模型逐步调整参数,最终实现高精度分类。💪
运行代码后,你会发现模型在测试集上的准确率高达90%以上!🎉无论是想深入学习机器学习原理,还是希望为自己的项目打下基础,这都是绝佳的选择。快来动手试试吧,让TensorFlow带你走进AI的世界!💻👩💻
免责声明:本答案或内容为用户上传,不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。