手写数字识别：深度学习入门实践

手写数字识别是深度学习领域的一个经典入门案例，常用于卷积神经网络（CNN）的图像分类任务。通过该任务，可以直观理解神经网络如何从像素数据中学习特征并进行预测。

核心概念

• 数据集：通常使用 MNIST 数据集，包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本为 28x28 像素的灰度图像
• 目标：将手写数字图像识别为 0-9 的类别
• 技术：包括卷积层、池化层、全连接层和 softmax 分类器

实现步骤

1. 数据预处理

   • 归一化像素值（0-1 范围）
   • 数据增强（如旋转、平移）
   • 数据集划分（训练集/测试集）

2. 模型构建

   • 使用卷积层提取局部特征（如 Conv2D）
   • 添加池化层降低计算量（如 MaxPooling2D）
   • 展平特征后接入全连接层

3. 训练与评估

   • 选择损失函数（如交叉熵）和优化器（如 Adam）
   • 监控准确率和损失曲线
   • 使用混淆矩阵分析分类结果

应用场景

• 银行业票据识别
• 二维码/条形码解码
• 移动端输入法数字书写识别

扩展学习

• 深度学习框架实战（TensorFlow/PyTorch 示例）
• 图像处理进阶（数据增强技术详解）