卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别（MNIST）项目 🧠

这是使用 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）对 MNIST 数据集进行手写数字识别的完整教程。通过本项目，您将了解如何构建、训练和部署一个经典的深度学习模型。

📚 项目简介

• 目标：实现99%以上准确率的手写数字分类
• 数据集：MNIST（含60,000张训练图像和10,000张测试图像）
• 技术栈：Python、TensorFlow/Keras、CNN架构
• 应用场景：数字识别、图像分类入门

🧰 环境准备

1. 安装依赖：

   pip install tensorflow matplotlib numpy
   

2. 数据集获取：
   • MNIST数据可通过tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()直接加载
   • 或访问官方数据集页面下载

🧠 模型构建

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

📈 训练过程

• 使用交叉熵损失函数与Adam优化器
• 训练轮数（epochs）建议设置为10
• 可视化训练曲线：

  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.plot(history.history['loss'], label='训练损失')
  plt.plot(history.history['accuracy'], label='训练准确率')
  plt.legend()
  plt.show()
  

🧪 测试与评估

• 测试集准确率可达 99.2%
• 可通过以下代码查看混淆矩阵：

  from sklearn.metrics import confusion_matrix
  import seaborn as sns
  cm = confusion_matrix(y_test, predictions)
  sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
  

📁 项目扩展

更多深度学习项目请访问：/zh/projects/

• TensorFlow入门教程
• 图像增强技术详解
• 模型优化与调参指南

如需查看完整代码实现，可点击GitHub仓库链接获取。