本项目主要针对MNIST数据集进行分类，MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的手写数字数据库，广泛应用于数字识别和图像处理领域。

项目特点

  • 数据集: 使用MNIST数据集，包含0-9数字的灰度图像。
  • 目标: 对图像进行分类，识别图像中的数字。
  • 方法: 采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）进行图像分类。

项目步骤

  1. 数据预处理: 对MNIST图像进行归一化处理，将像素值缩放到[0, 1]范围内。
  2. 模型构建: 构建卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层和全连接层。
  3. 模型训练: 使用训练数据进行模型训练，优化网络参数。
  4. 模型评估: 使用测试数据评估模型性能，包括准确率、召回率等指标。

图片示例

模型架构图

Convolutional Neural Network Architecture

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