MNIST手势识别数据库进行softmax回归分类

资 源 简 介

MNIST手势识别数据库进行softmax回归分类

详 情 说 明

Softmax回归是机器学习中用于多分类问题的经典算法，特别适用于像MNIST手写数字识别这样的任务。MNIST数据库包含60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张都是28x28像素的手写数字灰度图像。

在这个项目中，我们通过以下步骤实现分类：

数据预处理：将28x28的图片展平为784维的特征向量，并进行归一化处理。标签采用one-hot编码表示，对应0-9的10个类别。

模型构建：softmax回归模型通过学习特征到类别的权重矩阵，通过softmax函数将线性输出转化为概率分布。核心是计算每个类别的得分并转化为概率。

损失函数：使用交叉熵损失来衡量预测概率与真实标签的差异，加入L2正则化项防止过拟合。

优化方法：通常采用梯度下降或其变种（如随机梯度下降）来最小化损失函数，通过反向传播更新模型参数。

评估指标：在测试集上计算准确率，即正确分类的样本比例。MNIST上softmax回归通常能达到92%左右的准确率。

这个基本实现展示了如何用简单模型处理图像分类问题，为进一步理解更复杂的神经网络模型奠定了基础。