AI解剖课堂 · Part 2 机器是怎样学习的

第 26 章 动手试试：手写数字

Q. 我用手指写的数字，神经网络真的认得出来吗？

1. 一张数字图有 28 × 28 = 784 格。每一格里是从 0（空白）到 1（浓墨）的一个数（第 6 章）。
2. 这 784 个数就是输入。隐藏层的 64 个神经元各自算出 (输入 × 权重) 之和 + 偏置，再用 ReLU 折一下（第 16～19 章）。
3. 10 个输出神经元给出 0～9 的分数，再用 Softmax 变成概率（第 14 章）。这张图：3 是 87.5%，5 是 11.3%。
4. 训练用的是 6 万张手写数字，叫作 MNIST。前向传播、损失、反向传播、调整，按小批量反复进行（第 19～24 章）。
5. 学完后，用没见过的 1 万张测试图来打分，答对了 97.96%。它就是装在这个应用里的那个神经网络。
6. 把隐藏神经元的权重画成图，会看到像笔画片段一样的花纹。没有人教过它，是它自己找到的。
7. 现在轮到你来画了。用手指在下面的格子里写一个数字，浏览器里的神经网络马上就能认出来。

本章小结

• 一张数字图 = 28 × 28 = 784 个数，这就是神经网络的输入。
• 784 → 64 个隐藏神经元（ReLU）→ 10 个输出 → Softmax 得出 0～9 的概率。
• 用 MNIST 的 6 万张训练，没见过的 1 万张里答对了约 98%。