数字识别项目：深度学习实践 🧠📚

欢迎来到数字识别深度学习项目页面！本项目旨在通过构建神经网络模型，实现对手写数字的自动识别。以下是项目概览：

项目目标

• 使用MNIST数据集训练模型
• 应用卷积神经网络（CNN）技术
• 达到95%以上的识别准确率
• 探索模型优化与调参技巧

实施步骤

1. 数据准备

   • 加载MNIST数据集（/community/tech/courses/deeplearning/datasets/mnist）
   • 数据预处理与归一化
   • 划分训练集/验证集/测试集

2. 模型构建

   • 设计多层感知机（MLP）或CNN架构
   • 添加Dropout层防止过拟合
   • 使用ReLU激活函数

3. 训练与评估

   • 配置Adam优化器与交叉熵损失函数
   • 监控训练过程中的准确率变化
   • 使用混淆矩阵分析模型表现

4. 结果分析

   • 可视化预测结果（/community/tech/courses/deeplearning/visualization）
   • 调整超参数优化性能
   • 保存最佳模型权重

扩展学习

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• 了解数据增强技巧
• 探索迁移学习应用

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