深度学习项目：MNIST 手写数字识别 🧠📊

这是一个经典的深度学习入门项目，使用 MNIST 数据集（Modified National Institute of Standards and Technology）训练模型识别手写数字。数据集包含 70,000 张 28x28 的灰度图像，涵盖 0-9 十个类别，广泛用于验证算法效果。

📌 项目目标

构建一个神经网络模型，准确分类手写数字
熟悉深度学习框架（如 TensorFlow/PyTorch）的基本用法
掌握数据预处理、模型训练与评估流程

🧩 技术实现

数据集结构

训练集：60,000 张图像（train-images-idx3-ubyte.gz）
测试集：10,000 张图像（t10k-images-idx3-ubyte.gz）
每张图像为 28x28 矩阵，像素值范围 0-255

模型架构示例（以 PyTorch 为例）

import torch.nn as nn

class MNISTModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.network = nn.Sequential(
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(28*28, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 10)
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.network(x)

📈 训练效果

准确率目标：≥98%
可视化工具：使用 TensorBoard 或 Matplotlib 展示训练过程
优化器建议：Adam 或 SGD（学习率 0.001）

📚 扩展阅读

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