基于Python卷积神经网络(CNN)的mnist手写数字识别
目录
1. 项目背景
2. 数据集介绍
3. 数据预处理
4. 模型构建
5. 模型训练与评估
6. 结果分析
7. 手写数字识别
8. 结论与展望
1. 项目背景
随着人工智能和深度学习技术的发展，数字识别已经成为计算机视觉领域中的一个重要应用。利用深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），能够实现高效且准确的数字识别。本项目的目标是通过卷积神经网络对手写数字进行分类识别，评估模型性能，并应用于手写数字的实际识别。
目录
1. 项目背景
2. 数据集介绍
3. 数据预处理
4. 模型构建
5. 模型训练与评估
6. 结果分析
7. 手写数字识别
8. 结论与展望
1. 项目背景
随着人工智能和深度学习技术的发展，数字识别已经成为计算机视觉领域中的一个重要应用。利用深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），能够实现高效且准确的数字识别。本项目的目标是通过卷积神经网络对手写数字进行分类识别，评估模型性能，并应用于手写数字的实际识别。