本项目是专为女朋友（xwt）入门深度学习打造的 MNIST 手写数字识别实战教学项目（零基础小白也可轻松入门），基于 Python、PyTorch 深度学习框架与 CNN 卷积神经网络构建，搭配 Flask 轻量级 Web 框架、TensorBoard 训练可视化工具。项目内置测试准确率达 99.13% 的预 ...

降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。 在这个教程中，我们将简要地学习如何用Python中的稀疏和 ...

在MNIST上进行训练，可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。而如果使用PyTorch的标准代码训练CNN，一般需要3分钟左右。 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 在MNIST上进行训练，可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。

导语：对于图像分类任务，当前最先进的架构是卷积神经网络 (CNNs)，无论是面部识别、自动驾驶还是目标检测，CNN 都得到广泛使用。 雷锋网 AI 研习社按：本文为雷锋网字幕组编译的技术博客，原标题 A simple 2D CNN for MNIST digit recognition，作者为 Sambit Mahapatra。

目前还不太清楚为何训练中会出现 Accuracy 突降、Loss 突增的问题。 本项目测试环境为 Ubuntu20.04，python 版本为 3.10.13。 根据自己的需要修改 train.py 文件中第 11~23 行的参数（默认也可以）。 运行 train.py 即可：python train.py。 该项目每轮训练中，只要训练准确率比 ...