手写数字识别项目介绍

手写数字识别是人工智能领域中的一个经典问题，本项目旨在通过机器学习算法实现对手写数字的准确识别。

项目概述

本项目使用了深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别。我们使用的数据集是著名的MNIST数据集，该数据集包含了0到9共10个数字的手写样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像。

技术实现

1. 数据预处理：将原始图像转换为灰度图，并进行缩放处理。
2. 模型构建：使用CNN构建模型，包括卷积层、池化层和全连接层。
3. 模型训练：使用MNIST数据集对模型进行训练，并调整模型参数以优化性能。
4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算识别准确率。

项目成果

经过训练和优化，本项目实现的手写数字识别模型在测试集上的准确率达到98%以上。

扩展阅读

想要了解更多关于手写数字识别的信息，可以阅读以下文章：

• MNIST数据集介绍

图片展示

以下是几个手写数字的示例：