手写数字识别是机器学习领域经典的应用场景，常用于邮政编码分类、银行支票处理等场景。以下是该项目的核心内容：
技术栈 🧠
- 数据集：使用 MNIST 数据集（28x28像素灰度图像）
- 模型架构：卷积神经网络（CNN）或全连接网络（FCN）
- 框架：TensorFlow/PyTorch/Keras
- 优化目标：准确率 ≥ 99%
应用场景 🌐
- 银行业：支票金额识别
- 邮政系统：信封地址解析
- 教育领域：数学作业自动评分
- 智能设备：手机语音数字转写
项目挑战 ⚠️
- 数据增强：通过旋转/缩放提升泛化能力
- 模型轻量化：压缩至移动端部署
- 多语言支持：识别不同书写风格
- 实时处理：降低推理延迟至 < 100ms
扩展阅读 📚
深入理解CNN在手写数字识别中的应用
手写数字识别实战代码仓库