模式識(shí)別課程的一次作業(yè)。其目標(biāo)是對(duì)UCI的手寫(xiě)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集進(jìn)行識(shí)別，樣本數(shù)量大約是1600個(gè)。圖片大小為16x16。要求必須使用SVM作為二分類(lèi)的分類(lèi)器。
本文重點(diǎn)是如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來(lái)提取手寫(xiě)數(shù)字圖片特征，主要想看如何提取特征的請(qǐng)直接看源代碼部分的94行左右，只要對(duì)tensorflow有一點(diǎn)了解就可以看懂。在最后會(huì)有完整的源代碼、處理后數(shù)據(jù)的分享鏈接。轉(zhuǎn)載請(qǐng)保留原文鏈接，謝謝。
UCI手寫(xiě)數(shù)字的數(shù)據(jù)集
源數(shù)據(jù)下載：http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/archivetempsemeion.data
其中前256維為16x16的圖片，后10維為one hot編碼的標(biāo)簽。即0010000000代表2,1000000000代表0.
組合成圖片大約是這樣的：
卷積和池化形象理解
卷積