MNIST 数据集是深度学习领域中最常用的数据集之一，它包含了手写数字的灰度图像。本项目旨在通过深度学习技术对 MNIST 数据集进行图像识别。
项目背景
MNIST 数据集由美国国家标准与技术研究院（NIST）提供，包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。每个样本都是一个 28x28 的灰度图像，表示一个手写数字（0-9）。
项目目标
本项目的主要目标是使用深度学习技术，实现对 MNIST 数据集中手写数字图像的准确识别。
技术栈
本项目使用的技术栈包括：
- Python
- TensorFlow 或 PyTorch
- Keras 或 PyTorch Lightning
项目步骤
- 数据预处理：对 MNIST 数据集进行预处理，包括数据加载、归一化等操作。
- 模型构建：构建深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）。
- 模型训练：使用训练数据对模型进行训练。
- 模型评估：使用测试数据对模型进行评估，计算准确率等指标。
- 模型优化：根据评估结果对模型进行调整和优化。
项目成果
通过本项目，我们可以得到一个能够准确识别 MNIST 数据集中手写数字图像的深度学习模型。
扩展阅读
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