15 手写数字识别-小数据集（2）

15 手写数字识别-小数据集

1.手写数字数据集

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()

2.图片数据预处理

x：归一化MinMaxScaler()
y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical
训练集测试集划分
张量结

3.设计卷积神经网络结构

绘制模型结构图，并说明设计依据。

模型结构图如下：

设计依据：

（1）模型是层的堆叠，参考VGGnet模型，一条路走到黑，小卷积核，小池化核。

（2）模型使用了四层卷积，三个池化层，所以加入Dropout层来防止过拟合。

4.模型训练

def show_train_history(train_history, train, validation):
    plt.plot(train_history.history[train])
    plt.plot(train_history.history[validation])
    plt.title('Train History')
    plt.ylabel('train')
    plt.xlabel('epoch')
    plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left')
    plt.show()


model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
train_history = model.fit(x=X_train, y=y_train, validation_split=0.2, batch_size=300, epochs=10, verbose=2)
show_train_history(train_history, 'accuracy', 'val_accuracy')
show_train_history(train_history, 'loss', 'val_loss')

5.模型评价

model.evaluate()
交叉表与交叉矩阵
pandas.crosstab

seaborn.heatmap

score = model.evaluate(X_test, y_test)
print('score：', score)
y_pred = model.predict_classes(X_test)
print('y_pred：', y_pred[:10])
# 交叉表与交叉矩阵
y_test1 = np.argmax(y_test, axis=1).reshape(-1)
y_true = np.array(y_test1)[0]
pd.crosstab(y_true, y_pred, rownames=['true'], colnames=['predict'])
# seaborn.heatmap
y_test1 = y_test1.tolist()[0]
a = pd.crosstab(np.array(y_test1), y_pred, rownames=['Lables'], colnames=['Predict'])
df = pd.DataFrame(a)
sns.heatmap(df, annot=True, cmap="Reds", linewidths=0.2, linecolor='G')
plt.show()

https://www.cnblogs.com/Gidupar/p/13089056.html

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