MNIST 数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，它包含了 0 到 9 的手写数字图片。本项目教程将介绍如何使用深度学习技术来实现 MNIST 数字识别。

项目概述

本项目将使用 TensorFlow 框架和 Keras 层来实现一个简单的卷积神经网络（CNN），用于识别 MNIST 数据集中的数字。

项目步骤

  1. 数据预处理

    • 下载 MNIST 数据集
    • 数据归一化
    • 划分训练集和测试集

  2. 模型构建

    • 定义 CNN 模型结构
    • 编译模型

  3. 模型训练

    • 训练模型
    • 评估模型性能

  4. 模型部署

    • 使用训练好的模型进行预测

图片示例

这里展示一个 MNIST 数据集中的数字图片示例。

MNIST Digit Example

扩展阅读

如果您想了解更多关于 MNIST 数据集和深度学习的内容，可以阅读以下教程：