本项目专注于手写数字的识别技术，通过深度学习算法实现高精度的数字识别。
项目概述
手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于OCR（光学字符识别）、移动支付、自动驾驶等领域。本项目旨在通过机器学习算法对手写数字进行准确的识别。
技术实现
- 数据集：使用MNIST数据集进行训练和测试。
- 模型：采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
- 算法：使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行模型训练。
项目成果
通过本项目的研究，我们实现了以下成果：
- 在MNIST数据集上，识别准确率达到99%以上。
- 项目代码已开源，可供其他研究者参考和使用。
相关资源
更多关于手写数字识别的信息，您可以访问以下链接：
项目图片
手写数字识别示例