前沿
人工智能的浪潮已經席卷全球，深度學習（Deep Learning）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）等詞匯也不斷地充斥在我們身邊。人工智能的發展是壹個三起兩落的變化，90年代期間，知識推理>神經網絡>機器學習；2005年左右，機器學習>知識（語義網）>神經網絡;而從2017年之後，基於深度學習的神經網絡>知識（知識圖譜）>機器學習。
卷積神經網絡（convolutional neural network, CNN）作為深度學習中的代表，最早的靈感是來源於1961年Hubel和Wiesel兩位神經生物學家，在對貓視覺皮層細胞的實驗中，發現大腦可視皮層是分層的（CNN中的分層網絡結構與其如出壹轍）。深度學習作為機器學習（ML）的壹個子領域，由於計算機能力的提高和大量數據的可用性，得到了戲劇性的復蘇。但是，深度學習是否能等同或代表人工智能，這壹點筆者認為有待商榷，深度學習可以認為是目前人工智能發展階段的重要技術。由於本文主要撰寫關於深度學習的入門實戰，關於細節概念不做深入研究，下面筆者從實際案例，介紹深度學習處理圖像的大致流程。
目錄：
以手寫識別數字為例，作為深度學習的入門項目，本文以Keras深度學習庫為基礎。其中使用的tensorflow等模塊需要提前配置好，同時註意模型，圖片保存、載入的文件路徑問題。在自己的計算機上運行時，需要創建或修改。下面的流程包括：使用Keras載入MNIST數據集，構建Lenet訓練網絡模型，使用Keras進行模型的保存、載入，使用Keras實現對手寫數字數據集的訓練和預測，最後畫出誤差叠代圖。
手寫數字數據集介紹：
手寫數字識別幾乎是深度學習的入門數據集了。在keras中內置了MNIST數據集，其中測試集包含60000條數據，驗證集包含10000條數據，為單通道的灰度圖片，每張圖片的像素大小為28 28.壹***包含10個類別，為數字0到9。
導入相關模塊：
載入MNIST數據集
Keras可實現多種神經網絡模型，並可以加載多種數據集來評價模型的效果，下面我們使用代碼自動加載MNIST數據集。
顯示MNIST訓練數據集中的前面6張圖片：
數據的預處理
首先，將數據轉換為4維向量[samples][width][height][pixels]，以便於後面模型的輸入
為了使模型訓練效果更好，通常需要對圖像進行歸壹化處理
最後，原始MNIST數據集的數據標簽是0-9，通常要將其表示成one-hot向量。如訓練數據標簽為1，則將其轉化為向量[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]
模型的建立與計算
訓練模型的參數設置：
本文使用Lenet網絡架構，下面定義Lenet網絡結構，若要更改網絡結構，如用VGGNet，GoogleNet，Inception，ResNets或自己構建不同的網絡結構，可以直接在這壹塊函數內進行修改。
再附上兩個經典的模型：
VGG16:
GoogleNet：
設置優化方法，loss函數，並編譯模型：
本文使用生成器以節約內存：
結果分析
作出訓練階段的損失、精確度叠代圖，本文將epoch設置為10，已達到0.98的準確率（代碼、圖像如下所示）。
公眾號：帕帕 科技 喵
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