中文 MNIST 手写汉字数字识别
今天是大年初一，跨象乘云祝各位粉丝在新的一年福爱 (Ai) 盈盈，虎年虎虎声威！籍此新春之际，跨象乘云带来一份中文 MNIST 手写汉字数字数据集并附上相关代码，通过知识微店开源发布。
自从 MNIST 手写数字识别数据集发布以来，已成为机器学习的基线评估标准数据集。随着深度学习技术的发展，各种新模型均能在原版 MNIST 数据集上获得优异的表现，因此 原版 MNIST 逐步失去了挑战性。正因如此，在 MNIST 的启发下，逐步出现了更多的变种，譬如：我们此前在多个视频中采用的 Fashion MNIST 时尚衣物数据集。
在本次实验中，喜迎农历新年，我们将采用一份由纽卡斯尔大学发布的中文手写数字数据集，通过神经网络实现识别。本数据集共包含 15,000 张 64x64 像素中文手写数字图像样本。由 100 名志愿者手写，每个志愿者提供十个数字样本，每个样本包含完整的十五个汉字数字。
我们首先加载库和数据，然后，继续探索性数据分析 (EDA)。随后，进行特征工程和创建模型等树预处理工作，并且将数据集分为训练集、验证集和测试集。之后，通过 Keras 使用 Tensorflow 运行模型，并使用 Dropouts，可变学习速度 ( LearningRateScheduler ) 和基于验证集准确率 ( val_accuracy ) 的的早停策略。最后，利用最优模型对测试集进行预测。用获得的最佳模型在测试集上达到了 97% 的预测准确率。
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