自己打包一个数据集代码案例——使用Numpy计算框架自定义一个类似MINST的数据集
本文以蚂蚁图片为例,展示了如何自定义一个类MINIST数据集。通过Python工具包PIL进行图像预处理,并使用Numpy将其转换为向量格式,实现了训练集的构建和保存。
本文以蚂蚁图片为例,展示了如何自定义一个类MINIST数据集。通过Python工具包PIL进行图像预处理,并使用Numpy将其转换为向量格式,实现了训练集的构建和保存。
在神经网络应用中,数据集是关键问题。企业通常选择使用开源模型进行训练和微调,但数据仍是主要挑战之一。自定义数据集需要明确任务目标、收集数据、清洗数据、标注数据、预处理数据,并划分为训练集、验证集和测试集。
学习神经网络时应先了解不同模型架构差异,而MINST手写数字识别模型结构简单却能完成复杂任务,仅需两个全链接层和一次激活函数。文章探讨了为何仅两层就可实现分类,指出其背后原理仍不清楚,建议从基础知识入手,并推荐了一本专业书籍来深入学习神经网络模型的理论与实践。
2025年中国AI技术应用产业全景图谱启动编制工作,面向企业、机构征集AI技术应用案例。该图谱覆盖基础技术层、融合层等五大产业层,并涵盖8类技术赛道和20个行业应用实例。入选单位将获得证书及推广机会,助力树立领军形象、展示核心优势、对接业务资源和参与标准编制。