MNIST 手写数字识别教程

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 70,000 张灰度手写数字图片。本教程将带您一步步了解如何使用深度学习技术来识别 MNIST 数据集中的手写数字。

教程内容

1. 环境准备

   • 安装 Python 和必要的库，如 TensorFlow 或 PyTorch。
   • 准备 MNIST 数据集。

2. 数据预处理

   • 数据加载与预处理。
   • 数据可视化。

3. 模型构建

   • 使用卷积神经网络（CNN）进行模型构建。
   • 模型参数调整。

4. 模型训练

   • 训练模型并监控训练过程。
   • 保存训练好的模型。

5. 模型评估

   • 使用测试集评估模型性能。
   • 模型优化。

6. 模型应用

   • 将模型应用于新的手写数字图片。

示例代码

# 这里可以添加一些示例代码，例如使用 TensorFlow 构建 CNN 模型

扩展阅读

• MNIST 数据集介绍
• 深度学习入门教程

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