MNIST 数据集是一个包含 70,000 张灰度手写数字图片的数据库，每个数字都由 28x28 像素的灰度图表示。这个数据集被广泛用于机器学习和深度学习中的图像识别任务。
项目概述
本项目旨在使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来训练一个模型，使其能够识别 MNIST 数据集中的手写数字。
技术栈
- Python
- TensorFlow 或 PyTorch
- Keras（可选）
数据集
MNIST 数据集可以从 Keras 数据集 获取。
项目步骤
- 数据预处理：加载数据集，进行数据增强等操作。
- 模型构建：构建卷积神经网络模型。
- 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：将模型部署到生产环境中。
图片示例
下面是一个 MNIST 数据集中手写数字的示例图片：
扩展阅读
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