基于Keras框架MNIST数据集识别方法研究

摘要：

近年来,深度学习在图像识别领域获得了巨大成功,各种深度学习框架也随之开源,而Keras框架较于Tensorflow由于其代码易读,模块化设计更加引人注目.文章对比了基于Tensorflow的softmax方法和基于Keras框架下改进的卷积神经网络方法对MNIST数据集识别的准确率,验证结果表明,前者准确率为0.92,后者高达0.98.

关键词：图像识别、Tensorflow、Keras、卷积神经网络

分类号：U471.15

在线出版日期：2019-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：101-103