手写数字识别项目指南 🖋️

手写数字识别是深度学习领域的经典入门案例，常用于教学和实践。以下为项目关键信息：

技术实现 🧠

1. 数据集：使用 MNIST 数据集（含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本）
2. 模型架构：
   • 卷积神经网络（CNN）示例：
   • 也可尝试循环神经网络（RNN）或全连接网络
3. 训练指标：准确率目标 ≥ 99%

应用场景 🌐

• 银行业支票识别
• 手写问卷自动化处理
• 教育领域数字书写分析

扩展学习 🔍

• 推荐阅读：深度学习基础教程
• 进阶挑战：尝试使用 Fashion-MNIST 数据集进行迁移学习

工具链 🛠️

• 框架：TensorFlow/PyTorch
• 可视化：Matplotlib 或 TensorBoard
• 部署：Flask/Django 创建 Web 接口

如需完整代码示例，可访问 GitHub 项目仓库 获取。