Keras实现手写数字识别CNN：提高计算机视觉准确率

手写数字识别是计算机视觉领域中一个重要的任务，它可以应用于自动化识别、光学字符识别（OCR）等众多应用。本文将介绍如何使用Keras库实现一个卷积神经网络（CNN）来进行手写数字识别，并讨论如何提高模型的准确率。

首先，我们需要准备一些必要的库和数据集。Keras是一个用于构建深度学习模型的高级API，它可以在众多深度学习框架中选择底层引擎，如TensorFlow或Theano。MNIST数据集是一个常用的手写数字数据集，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是一个28x28像素的灰度图像。

下面是必要的库和数据集的导入代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models