引言
在前一篇博客中，我们探讨了如何使用MNIST数据集训练一个基础的神经网络来进行手写数字识别。在本文中，我们将更进一步，使用美国手语字母表（ASL）数据集来构建一个定制化的图像分类模型。通过这个过程，你将学习到如何准备数据、构建模型、以及对模型进行训练和评估。
美国手语数据集简介
美国手语（ASL）是一种复杂的视觉语言，它包含了26个字母的手语表示。在本练习中，我们将使用一个包含这些字母图像的数据集，该数据集类似于MNIST，但对我们的模型来说更具挑战性。
数据准备
与MNIST数据集不同，ASL数据集需要我们手动加载和准备数据。我们将使用Pandas库来读取CSV格式的数据集，并使用matplotlib来可视化数据。
python">import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 读取训练和验证数据集
train_df = pd.read_csv("data/asl_data/sign_mnist_train.csv")
valid_df = pd.read_csv("data/asl_data/sign_mnist_valid.csv")# 提取标签和图像数据
y_train = train_df['label']
y_valid = valid_df['label']
x_train = train_df.drop('label', axis=1).values
x_valid = valid_df.drop('label', axis=1).values# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(9):plt.subplot(3, 3, i+1)image = x_train[i].reshape(28, 28)plt.title(y_train[i], fontdict={'fontsize': 20})plt.axis('off')plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.show()
数据归一化和分类编码
在训练模型之前，我们需要对图像数据进行归一化，并将标签转换为分类编码的形式。
python">from tensorflow.keras.utils import to_categorical# 数据归一化
x_train = x_train / 255.0
x_valid = x_valid / 255.0# 标签分类编码
num_classes = 24
y_train = to_categorical(y_train, num_classes)
y_valid = to_categorical(y_valid, num_classes)
构建模型
我们将构建一个包含两个隐藏层的神经网络模型，使用ReLU作为激活函数，并在输出层使用softmax函数。
python">from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Densemodel = Sequential()
model.add(Dense(units=512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(units=512, activation='relu'))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
编译和训练模型
模型编译后，我们将使用交叉熵作为损失函数，并跟踪准确率指标。
python">model.compile(loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=20, verbose=1, validation_data=(x_valid, y_valid))
结果讨论
训练过程中，我们可能会观察到模型在训练集上的准确率较高，但在验证集上的表现不佳。这可能是过拟合的迹象，即模型对训练数据过度拟合，而未能很好地泛化到未见数据。
结语
通过本文，你学习了如何处理新的数据集，并构建了一个针对特定任务的神经网络模型。在接下来的教程中，我们将探索卷积神经网络，这是一种在图像分类任务中更为强大的模型。
