本项目主要基于MNIST数据集，旨在实现手写数字的识别。MNIST数据集包含了大量的手写数字图片，是机器学习领域常用的数据集之一。
项目亮点
- 数据集丰富：MNIST数据集包含了0到9共10个数字的手写图片，共计60000个训练样本和10000个测试样本。
- 模型简单易用：本项目使用了经典的卷积神经网络（CNN）模型进行手写数字识别，模型结构简单，易于理解和实现。
- 性能优异：在MNIST数据集上，本项目实现了较高的识别准确率。
项目结构
本项目主要包括以下几部分：
- 数据预处理：对MNIST数据集进行预处理，包括图片缩放、归一化等操作。
- 模型构建：使用CNN模型进行手写数字识别。
- 模型训练：使用训练数据进行模型训练，并调整模型参数。
- 模型测试：使用测试数据对模型进行评估，检验模型的识别准确率。
图片展示
以下是项目中使用的手写数字图片示例：
相关链接
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