全连接神经网络怎么进行mnist的四分类？pytorch平台

Question

各位，全连接神经网络怎么进行mnist的四分类问题，pytorch平台最后的全连接层为4？

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我知道。

要使用全连接神经网络进行MNIST的四分类问题，可以按照以下步骤进行：

1. 导入库和加载MNIST数据集：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

1. 数据预处理：

# 将像素值从[0, 255]缩放到[0, 1]
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 将标签转换为独热编码格式
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10) # 原始MNIST是10分类问题，所以先转换为10分类的独热编码
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

1. 构建全连接神经网络模型：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 输入层，将二维图像数据展平为一维
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), # 第一个隐藏层，128个神经元
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), # 第二个隐藏层，64个神经元
    tf.keras.layers.Dense(4, activation='softmax') # 输出层，四分类问题，使用softmax激活函数
])

1. 编译模型：

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

1. 训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

1. 评估模型：

model.evaluate(x_test, y_test)

注意，上述代码只是一个简单示例，可能需要根据具体情况进行适当调整，如增加隐藏层、调整参数等。同时，上述代码并未对四分类问题进行处理，而是使用了原始的10分类问题的标签数据。要进行四分类，需要对标签进行处理，保留四类对应的样本，并将其他样本排除。

希望对你有所帮助！