《表2 模型迭代过程：基于Keras的MNIST数据集识别模型》

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《基于Keras的MNIST数据集识别模型》

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针对构建的模型应用于归一化后的MNIST数据集进行特征提取与训练，Batch Size=128，epoch=10。在这里，我们选择了Keras中多分类损失函数categorical＿crossentropy，优化器使用Adam。使用训练好的模型对MNIST训练集进行测试，迭代10次后准确率达到了99.20%。模型在测试集上达到的最高准确率为99.23%。具体迭代过程如表2所示。