手写数字识别任务

数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。

在处理手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。MNIST是深度学习领域标准、易用的成熟数据集，包含60000条训练样本和10000条测试样本。

任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。
任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9的数字标签。
MNIST数据集
MNIST数据集是从NIST的Special Database 3（SD-3）和Special Database 1（SD-1）构建而来。Yann LeCun等人从SD-1和SD-3中各取一半数据作为MNIST训练集和测试集，其中训练集来自250位不同的标注员，且训练集和测试集的标注员完全不同。

MNIST数据集的发布，吸引了大量科学家训练模型。1998年，LeCun分别用单层线性分类器、多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）和多层卷积神经网络LeNet进行实验，使得测试集的误差不断下降（从12%下降到0.7%）。在研究过程中，LeCun提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），大幅度地提高了手写字符的识别能力，也因此成为了深度学习领域的奠基人之一。

如今在深度学习领域，卷积神经网络占据了至关重要的地位，从最早LeCun提出的简单LeNet，到如今ImageNet大赛上的优胜模型VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，人们在图像分类领域，利用卷积神经网络得到了一系列惊人的结果。

手写数字识别的模型是深度学习中相对简单的模型，非常适用初学者。正如学习编程时，我们输入的第一个程序是打印“Hello World！”一样。 在飞桨的入门教程中，我们选取了手写数字识别模型作为启蒙教材，以便更好的帮助读者快速掌握飞桨平台的使用。

构建手写数字识别的神经网络模型
使用飞桨完成手写数字识别模型任务的代码结构如 图2 所示，与使用飞桨完成房价预测模型任务的流程一致，下面的章节中我们将详细介绍每个步骤的具体实现方法和优化思路。

飞桨各模型代码结构一致，大大降低了用户的编码难度
使用飞桨框架搭建深度学习模型的优势，只要完成一个模型的案例学习，其它任务即可触类旁通。在工业实践中，程序员用飞桨框架搭建模型，无需每次都另起炉灶，多数情况是先在飞桨模型库中寻找与目标任务类似的模型，再在该模型的基础上修改少量代码即可完成新的任务。

教程采用"横纵式"教学法，适用于深度学习初学者
在本教程中，我们采用了专门为读者设计的创新性的“横纵式”教学法进行深度学习建模介绍

在“横纵式”教学法中，纵向概要介绍模型的基本代码结构和极简实现方案。横向深入探讨构建模型的每个环节中，更优但相对复杂的实现方案。例如在模型设计环节，除了在极简版本使用的单层神经网络（与房价预测模型一样）外，还可以尝试更复杂的网络结构，如多层神经网络、加入非线性的激活函数，甚至专门针对视觉任务优化的卷积神经网络。

这种“横纵式”教学法的设计思路尤其适用于深度学习的初学者，具有如下两点优势：

帮助读者轻松掌握深度学习内容：采用这种方式设计教学案例，读者在学习过程中接收到的信息是线性增长的，在难度上不会有阶跃式的提高。
模拟真实建模的实战体验：先使用熟悉的模型构建一个可用但不够出色的基础版本（Baseline），再逐渐分析每个建模环节可优化的点，一点点的提升优化效果，让读者获得真实建模的实战体验。

居中的图片:

居中并且带尺寸的图片:

当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

生成一个适合你的列表

  • 项目

    • 项目

      • 项目
  1. 项目1
  2. 项目2
  3. 项目3
  • 计划任务
  • 完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的：

项目 Value
电脑 $1600
手机 $12
导管 $1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列 第二列 第三列
第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：

TYPE ASCII HTML
Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’
Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

创建一个自定义列表

Markdown
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Authors
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Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。1

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML。

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ(n)=(n−1)!∀n∈N\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分

Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
  • 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：

#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .label text{fill:#333}#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .node rect,#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .node circle,#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .node ellipse,#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .node polygon,#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370db;stroke-width:1px}#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .node .label{text-align:center;fill:#333}#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .node.clickable{cursor:pointer}#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .arrowheadPath{fill:#333}#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .edgePath .path{stroke:#333;stroke-width:1.5px}#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .flowchart-link{stroke:#333;fill:none}#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center}#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .edgeLabel rect{opacity:0.9}#mermaid-svg-9WNa4ERrgG3ZPWdT .edgeLabel 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这将产生一个流程图。:

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链接
长方形
圆
圆角长方形
菱形
  • 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认？结束yesno
  • 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

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