求大佬指点，小菜鸡一个，毕设被老师拉来搞一个识别分类的活，实

MNIST只是个数据集呀，简单的模型就是感知机，复杂的模型可能有几十层、上百层的卷积网络。套现有模型的话，可以把最后的输出层长度改成类别数（600）、把你的训练图像缩放成模型要求的大小，然后把数据灌进模型去训练就好了。
MNIST数据集毕竟是个手写数字图像，图像尺寸相当小（只有28X28），所以直接把自己的图像缩放成这个尺寸是行不通的，应该还要进一步修改网络结构。可以找个AlexNet或者VGG Net的现成模型改一改。

你只要读你的数据，用它的模型就可以了

什么类型数据，图片还是时间序列？对准确率要求高吗？要求不高，数据格式整齐的话应该很容易吧

什么类型数据，图片还是时间序列？对准确率要求高吗？要求不高，数据格式整齐的话应该很容易吧

分享一篇博文，基本上用深度学习做的识别任务都可以参考上面的做法。

MNIST只是个数据集呀，简单的模型就是感知机，复杂的模型可能有几十层、上百层的卷积网络。套现有模型的话，可以把最后的输出层长度改成类别数（600）、把你的训练图像缩放成模型要求的大小，然后把数据灌进模型去训练就好了。
MNIST数据集毕竟是个手写数字图像，图像尺寸相当小（只有28X28），所以直接把自己的图像缩放成这个尺寸是行不通的，应该还要进一步修改网络结构。可以找个AlexNet或者VGG Net的现成模型改一改。

搞好了吗？这个应该开源的例子不少