机器学习-在sklearn中使用神经网络进行图像识别-实验报告

实验目的：初步学会在sklearn中使用神经网络，进行简单的图像分类识别操作。 实验内容：fashion-mnist数据集是一个用来训练图像处理系统的服饰数据集，它共包含70000幅服饰的数字图像，其中60000幅是训练数据，10000幅是验证数据，另外它对衣服和鞋子等做了分类，并使用字段label作为分类标签，其值为0-9。使用多层感知机，对服饰数据集进行分类识别。 机器学习作为人工智能的核心领域之一，其在图像识别领域的应用十分广泛。其中，神经网络是机器学习中一种模拟人脑神经元工作方式的算法结构，特别适合于处理和识别复杂的模式。sklearn，即scikit-learn，是一个开源的机器学习库，提供了大量简单易用的机器学习工具，其中也包括用于构建神经网络的接口。 实验报告中提到的fashion-mnist数据集，作为图像数据集的典型代表，它包含了大量不同类别的服饰图像，是用于训练和测试图像识别系统的理想选择。该数据集包含70000幅图像，分为训练集和验证集两部分，每幅图像由28*28像素构成，可以视为784维的特征向量。每幅图像都有一个对应的标签，标签值介于0到9之间，分别对应10种不同的服饰类别。 在实验报告中，使用了多层感知机（MLP）作为神经网络的模型结构。多层感知机由输入层、多个隐藏层和输出层组成，其核心思想是通过隐藏层的非线性变换，捕捉输入数据中的复杂关系，并通过输出层生成最终的预测结果。MLP使用反向传播算法对模型进行训练，即在训练过程中不断调整网络参数，以减少预测值与真实标签值之间的差异。 在实验过程中，对数据进行归一化处理是一个重要步骤，即将数据值缩放到0到1之间。这样做的目的是为了加快模型训练速度，并减少收敛到最优解所需的迭代次数。归一化后的数据将被划分为训练集和验证集，进一步用于模型的训练和验证。 构建多层感知器模型并设置隐藏层后，接下来就是训练过程，通过训练集数据训练神经网络，调整网络权重，以提升模型的预测准确性。一旦模型训练完成，还需要对模型进行评分，以检验模型在验证集上的表现。模型评分通常涉及到计算准确率、精确率、召回率、F1分数等指标，这些指标能够全面评估模型分类的性能。 在实验中还提到了如何将模型应用于未见过的数据。为此，需要将待预测的图像数据转换为模型可处理的格式，并执行与训练时相同的归一化操作。随后，使用训练好的模型对这些新数据进行预测，并根据预测结果输出对应的服饰类别。 整个实验的核心目的在于掌握如何使用sklearn进行图像识别任务，特别是如何构建和训练多层感知机模型，以及如何评估和应用模型。通过这样的实验过程，可以加深对神经网络和机器学习模型训练流程的理解，为进一步研究和应用更复杂的机器学习模型打下坚实基础。 实验报告还展示了相关实验环境信息，包括使用的计算机硬件配置和软件环境，如处理器、内存、硬盘空间、操作系统、编程环境等，这些信息为复现实验结果提供了必要的背景条件。 实验报告中提及使用了Jupyter Notebook来执行实验代码，这是一种常用于数据科学实验和机器学习项目的交互式计算环境，它支持多种编程语言，能够方便地整合代码、文本、图像和其他输出，使得实验过程和结果的记录和展示更为直观和便捷。