本项目旨在利用机器学习技术对手写数字进行识别。以下是项目的主要组成部分：

  • 数据集：使用常用的MNIST数据集，包含0-9的手写数字图片。
  • 模型：采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
  • 工具：使用TensorFlow和Keras框架进行模型构建和训练。

项目步骤

  1. 数据预处理：对MNIST数据集进行数据增强，提高模型的泛化能力。
  2. 模型构建：构建卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层和全连接层。
  3. 模型训练：使用训练数据进行模型训练，优化模型参数。
  4. 模型评估：使用测试数据评估模型性能，调整模型参数。
  5. 模型部署：将训练好的模型部署到服务器，实现实时手写数字识别。

项目成果

本项目成功实现了手写数字的识别，模型在MNIST数据集上的准确率达到98%以上。

手写数字识别示例

扩展阅读

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