# inception1

**Repository Path**: he-ruixue/inception1

## Basic Information

- **Project Name**: inception1
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-05-24
- **Last Updated**: 2024-05-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于Inception的Fashion-Mnist数据集识别


### 1. 引言

手写体识别是计算机视觉领域的经典问题之一，它涉及识别手写数字或字符的能力。Inception是一种经典的深度学习架构，以其在图像分类任务中的高效性和准确性而闻名。本实验旨在使用Inception架构来解决手写体识别问题，并评估其性能。

### 2. 数据集

Fashion-MNIST数据集包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一个28x28像素的灰度图像，代表了10个不同的服装类别，包括T恤、裤子、套衫等。

### 3. 实验方法
#### 3.1 数据预处理

- 对训练和测试数据进行了归一化处理，将像素值从0-255缩放到0-1之间。
- 调整了图像大小为合适的输入大小，以适应Inception架构的要求。

#### 3.2 模型架构

本实验采用了Inception v3模型作为基础架构，该模型具有复杂的网络结构和深度的特征提取能力。通过迁移学习，我们将Inception v3模型调整为适应识别任务，并在其顶部添加了全连接层用于输出10个类别的预测结果。

#### 3.3 训练过程

- 采用随机梯度下降（Adam）优化器，学习率设置为0.0001。
- 使用交叉熵损失函数来衡量模型输出与实际标签之间的差异。
- 在训练过程中，每个epoch结束后评估模型在测试集上的性能，并记录准确率和损失值。

### 4. 实验结果

经过5个epoch的训练，模型在测试集上达到了97%的准确率。损失值逐渐下降，表明模型学习到了有效的特征表示。

### 5. 结论与讨论

本实验证明了Inception架构在识别任务中的有效性。通过利用深度学习和迁移学习的技术，我们能够轻松地构建高性能的手写体识别模型。未来的研究可以进一步探索不同的网络架构和训练策略，以进一步提高识别准确率和泛化能力。