MNIST 项目是一个非常流行的数字图像处理项目，它包含了大量的手写数字图像数据集。本项目旨在通过深度学习技术对图像进行分类，识别图像中的手写数字。

项目目标

  • 利用深度学习模型对手写数字图像进行分类。
  • 实现高准确率的手写数字识别。
  • 探索深度学习在不同领域的应用。

项目结构

  • 数据集：MNIST 数据集包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本都是 28x28 像素的灰度图像。
  • 模型：本项目采用卷积神经网络（CNN）模型进行手写数字识别。
  • 评估：通过计算准确率、召回率等指标来评估模型性能。

实践案例

以下是一个简单的 MNIST 识别流程：

  1. 数据预处理：将图像数据缩放到 28x28 像素，并进行归一化处理。
  2. 模型构建：构建一个简单的 CNN 模型。
  3. 训练模型：使用训练数据进行模型训练。
  4. 测试模型：使用测试数据评估模型性能。

MNIST 数据集示例

扩展阅读

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希望以上信息对您有所帮助！