基于卷积神经网络CNN实现手写数字识别分类matlab代码

基于卷积神经网络CNN实现手写数字识别分类matlab代码

手写数字识别是计算机视觉中的基础问题之一，它是计算机视觉和模式识别领域的研究热点。手写数字识别在人机交互、手写文字识别等方面有广泛的应用。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是近年来在计算机视觉领域取得巨大成功的模型之一。本文将介绍如何使用CNN在Matlab上实现手写数字识别分类。

一、数据集介绍

MNIST是一个非常流行的手写数字数据集，它包括60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是一个28×28像素的灰度图像。MNIST数据集是公认的图像分类任务的基准数据集之一，并广泛用于图像处理和机器学习领域的测试和学术研究。我们可以在Matlab中使用内置的mnistData数据集加载MNIST数据集。

二、网络结构设计

本文采用的卷积神经网络包含两个卷积层和两个池化层，接着连接两个全连接层和一个输出层。卷积层通过卷积运算提取图像的特征，池化层通过降采样操作减小特征图的大小并增强网络的鲁棒性。全连接层将卷积层和池化层得到的特征图进行展平，并将其输入到输出层进行分类。

卷积神经网络的目标是学习表示数据的特征，提高分类准确性。下面就让我们看看如何在Matlab中实现CNN模型。

三、CNN模型实现

加载MNIST数据集：

load mnistData

将60,000个训练样本划分为训练集和验证集。

[trainInd,