💡 本项目演示如何利用深度学习技术构建手写数字识别模型，基于经典MNIST数据集，适合初学者理解图像分类与神经网络原理。
技术实现
数据预处理
- 加载MNIST数据集（含60,000张训练图像与10,000张测试图像）
- 图像归一化：将像素值缩放至0-1范围
- 数据增强：通过旋转、平移等操作扩展训练样本
模型构建
- 使用卷积神经网络（CNN）架构
- 层次设计：输入层→卷积层→池化层→全连接层→输出层
- 激活函数：ReLU用于隐藏层，Softmax用于输出层
训练与评估
- 优化器：Adam算法
- 损失函数：交叉熵损失
- 评估指标：准确率（Accuracy）与混淆矩阵（Confusion Matrix）
- 训练结果：模型在测试集上达到98%以上准确率
应用场景
- 金融领域：自动识别支票、发票上的手写数字
- 医疗领域：辅助分析病理报告中的手写数据
- 教育领域：智能批改数学作业中的手写答案
- 日常工具：手机输入法的笔画识别功能
项目亮点
- 📊 支持实时图像预览与预测结果可视化
- 🔄 提供模型训练参数调优指南
- 🧠 集成迁移学习策略，提升小样本场景表现
- 📚 扩展阅读：机器学习入门教程
代码示例
# 导入必要库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 构建CNN模型
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
layers.MaxPooling2D((2,2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])