手写数字识别是机器学习领域经典的应用场景,主要用于将手写的数字图像转换为可读的数字形式。以下是关键信息:

📌 核心概念

  • 数据集:常用 MNIST(含60,000个训练样本和10,000个测试样本)
  • 技术原理:通过卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)提取特征并分类
  • 应用场景:银行支票处理、邮政编码识别、教育领域数字输入练习

🧠 模型架构示例

  1. 输入层:28x28像素灰度图像
  2. 卷积层:使用ReLU激活函数提取边缘特征
  3. 池化层:降维处理(如2x2最大池化)
  4. 全连接层:最终输出10个数字的概率分布

📈 训练结果展示

手写数字识别准确率曲线
*图示:模型在测试集上的准确率提升过程*

📚 扩展学习路径

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