🎉 手写数字识别入门教程 📚

手写数字识别是机器学习领域经典入门案例，常用于卷积神经网络（CNN）教学。通过本教程，你将学习如何使用深度学习技术识别手写体数字0-9。

🧠 核心概念

• MNIST数据集：包含70,000张28x28灰度图像，涵盖手写数字0-9
• 卷积神经网络：擅长处理图像数据，通过卷积层提取空间特征
• 准确率：本教程模型可达到99%以上的识别精度

🛠 实现步骤

1. 数据准备

   • 加载MNIST数据集（tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()）
   • 数据预处理：归一化像素值至0-1范围，添加噪声增强
   • 数据划分：训练集(60k)/测试集(10k)比例

2. 模型构建

   model = Sequential([
       Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
       MaxPooling2D((2,2)),
       Flatten(),
       Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

3. 训练与评估

   • 使用交叉熵损失函数
   • Adam优化器实现快速收敛
   • 每10轮训练输出准确率（model.fit()）

4. 应用部署

   • 转换为ONNX格式（tf2onnx.convert）
   • 使用TensorRT加速推理
   • 集成到移动端SDK

🖼 示例可视化

📚 扩展阅读

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