手写数字识别是机器学习与深度学习领域的经典项目之一。本教程将带你了解如何使用深度学习技术来识别手写数字。
项目概述
手写数字识别项目旨在训练一个模型，使其能够识别0到9的手写数字。这个项目通常使用MNIST数据集，它包含了60000个训练样本和10000个测试样本。
项目步骤
- 数据预处理：加载数据集，并进行必要的预处理，如归一化等。
- 模型构建：构建一个卷积神经网络（CNN）模型。
- 模型训练：使用训练数据训练模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
- 模型部署：将模型部署到实际应用中。
相关资源
更多关于手写数字识别项目的细节和代码，请参考以下链接：
手写数字识别示例
总结
手写数字识别项目是一个很好的入门项目，可以帮助你了解深度学习的基本原理和应用。希望这个教程能帮助你入门！