【CS191】【lab2】part1：MNIST 数字分类

1.3 用于手写数字分类的卷积神经网络（CNN）

[[【CS191】【lec3】卷积神经网络#3.4 CNN架构]]

构建CNN

• CNN架构是由特征识别和分类两个过程一起实现的
  • 两个[[卷积层]]（用于特征提取）和[[池化层]]（用于降维）。
    • 卷积层负责“发现”特征，池化层负责“浓缩”特征。
    • 比如在手写数字识别中，卷积层可能检测到笔画的边缘，池化层则通过降维保留这些边缘的主要信息，减少噪声影响。
  • 后面接两个全连接层（用于整合特征并进行分类）。
  • 最终输出一个概率分布，表示对10个数字类别（0-9）的预测概率。

训练CNN