本文将带您入门使用深度学习进行手写数字识别。MNIST 数据集是深度学习领域最常用的数据集之一，包含了 0 到 9 的手写数字图片。
1. 教程简介
MNIST 手写数字识别教程分为以下几个部分：
- 数据集介绍
- 神经网络模型
- 训练与评估
- 模型部署
2. 数据集介绍
MNIST 数据集包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。每个样本都是一个 28x28 的灰度图像，表示一个手写数字。
MNIST 数据集示例
3. 神经网络模型
在 MNIST 手写数字识别中，常用的神经网络模型是卷积神经网络（CNN）。CNN 可以有效地提取图像特征，并用于分类任务。
4. 训练与评估
使用深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）进行模型的训练和评估。训练过程中，需要调整模型参数，如学习率、批大小等。
5. 模型部署
训练好的模型可以部署到各种设备上，如手机、服务器等。部署过程中，需要考虑模型的性能和资源占用。