手写数字识别器 🖋️

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

*图示：模型在测试集上的准确率提升过程*

📚 扩展学习路径

• 数据预处理指南：了解如何清洗和标准化手写数字数据
• 机器学习入门：从零构建数字识别模型的实践教程

如需进一步探索，可点击 MNIST数据集 获取更多细节 😊