手写数字图像识别的卷积神经网络实现

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bug_code702/article/details/133247827
本文探讨了使用卷积神经网络(CNN)进行手写数字图像识别的方法，包括利用MNIST数据集预处理、构建CNN模型、选择优化器和损失函数，以及训练和评估模型的过程。通过此方法，可以实现对新手写数字图像的有效识别。

在计算机视觉领域，手写数字图像识别一直是一个重要的研究方向。卷积神经网络(CNN)是近年来取得突破性成果的深度学习模型之一，它在图像处理任务中表现出了优越的性能。本文将介绍基于CNN的手写数字图像识别方法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一个用于训练和测试的手写数字图像数据集。MNIST数据集是一个常用的手写数字数据集，包含了大量的标记数字图像样本。我们可以使用Python的keras库来加载和预处理这个数据集。

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical

# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels),
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基于卷积神经网络的手写数字识别
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
04-25 2594
我们这里要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28 像素×28 像素）划分到10个类别中（0~9）。我们将使用 MNIST 数据集，它是机器学习领域的一个经典数据集，这个数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像，由美国国家标准与技术研究院在20世纪 80年代收集得到。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，即使用卷积神经网络对MNIST数字进行分类，这个任务我们在前面章节使用全连接网络做过。虽然本例中的卷积神经网络很简单，但其精度肯定会超过前面章节的全连接网络。
卷积神经网络实例 —— 实现手写数字识别
xuechanba的博客
06-02 1万+
卷积神经网络是一种多层、前馈型神经网络。从功能上来说，可以分为两个阶段，特征提取阶段和分类识别阶段。 特征提取阶段能够自动提取输入数据中的特征作为分类的依据，它由多个特征层堆叠而成，每个特征层又由卷积层和池化层组成。处在前面的 特征层捕获图像中局部细节的信息，而后面的特征层能够捕获到图像中更加高层、抽象的信息。分类识别阶段通常是一个简单的分类器，例如全连接网络或者支持向量机。它更加提取出的特征完成分类或识别任务。在这节课中，我们以手写数字识别为例，介绍如何使用 Keras 构建和训练卷积神经网络。输入为手
卷积神经网络实现mnist手写数字集识别案例
cpluspluszz的博客
08-28 1429
训练集：60,000张28x28的灰度图（0-9数字）测试集：10,000张同尺寸图片每张图片已归一化（像素值0-1），标签为0-9的整数训练过程的核心是“前向传播→计算损失→反向传播→更新参数”，重复直到模型收敛。模型设为训练模式（遍历训练数据，按批输入模型；计算预测值与真实标签的损失；反向传播计算梯度（优化器更新参数（清空梯度（）避免累积。测试阶段需关闭模型的随机操作（如Dropout），用测试集评估模型的泛化能力。核心指标是准确率（正确预测的样本比例）。数据预处理：使用。
卷积神经网络实现手写数字识别
2302_80978287的博客
08-29 2624
一、实验介绍手写数字识别是一个典型的图像分类问题，在日常生活中已经被广泛地应用。本实验基于mnist数据集，通过搭建卷积神经网络完成手写数字识别模型的训练，并通过训练集与自制手写数字图片对模型性能进行评估。二、设计过程1. 环境搭建安装Python、Pytorch等必要的开发环境。创建一个新的Python项目，用于存放实验代码和数据。2. 数据加载与处理从mnist数据集中下载训练和测试数据。
卷积神经网络实现手写数字识别（纯numpy实现）
Keras深度学习
01-19 4万+
前面讲解了使用纯numpy实现数值微分和误差反向传播法的手写数字识别，这两种网络都是使用全连接层的结构。全连接层存在什么问题呢？那就是数据的形状被“忽视”了。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的3维形状。但是，向全连接层输入时，需要将3维数据拉平为1维数据。实际上，前面提到的使用了MNIST数据集的例子中，输入图像就是1通道、高28像素、长28像素的（1, 28, 28）形状，但却被排成1列，以784个数据的形式输入到最开始的Affine层。 图像是3维形状，这个形状中应该含有重要的空间信
卷积神经网络--手写数字识别
2201_75491841的博客
04-21 867
优化器，用于在训练神经网络时更新模型参数，目的是​​在神经网络训练过程中，自动调整模型的参数（权重和偏置），以最小化损失函数​​。MNIST中包含70000张手写数字图像：60000张用于训练，10000张用于测试。损失函数，衡量的是​​模型预测的概率分布​​与​​真实的类别分布​​之间的差异。pytorch中提供了手写数字的数据集 ，我们可以直接从pytorch中下载。本文我们通过搭建卷积神经网络模型，实现手写数字识别。返回的output结果大致如图所示。图像是灰度的，28x28像素。
基于卷积神经网络模型的手写数字识别
qq_19774249的博客
02-08 3067
手写数字识别要求利用MNIST数据集里的70000张手写体数字的图像，建立神经网络模型，进行0到9的分类，并能够对其他来源的图片进行识别，识别准确率大于97%。图片示例如下。
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
热门推荐
IronmanJay
01-14 30万+
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
利用卷积神经网络实现手写数字集识别
Eating Lee
05-29 2万+
我们在之前的博客，已经学习了用KNN和dense SIFT算法实现图像分类，今天我们学习另一种新的方法来实现图像分类，用卷积神经网络实现手写数字集的分类。 一、卷积神经网络（CNN） 1.卷积神经网络概述 2.卷积​ 二、leNet 三、数据集分析 四、实现 1.训练和测试模型 2.可视化 3.结果分析 （1）准确率 （2）可视化测试 一、卷积神经网络（CNN） 1.卷积...
《深度学习》卷积神经网络CNN 实现手写数字识别
wx_AHao1004Y的博客
09-23 3063
卷积神经网络是一种深度学习模型，主要应用于图像和视频处理任务。它的设计灵感来源于生物视觉系统的工作原理。"""定义神经网络"""class CNN(nn.Module): # 继承nn算法中的Moduledef __init__(self): # 这里输入大小为(1,28,28)self.conv1 = nn.Sequential( # 第一层卷积， 将多个层组合成一起。nn.Conv2d( # 二维卷积成，2d一般用于图像，3d用于视频数据(多一个时间维度)，1d一般用于结构化的序列数据。
图像识别：使用卷积神经网络进行手写数字识别.md
08-02
使用卷积神经网络进行手写数字识别使用卷积神经网络进行手写数字识别使用卷积神经网络进行手写数字识别使用卷积神经网络进行手写数字识别使用卷积神经网络进行手写数字识别使用卷积神经网络进行手写数字识别使用卷积...
基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别项目源码+详细注释+数据集（毕业设计&期末大作业）
09-20
基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别项目源码+详细注释+数据集（毕业设计&期末大作业）基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别项目源码+详细注释+数据集（毕业设计&期末大作业）基于python实现的CNN...
基于 Python numpy 实现卷积神经网络识别手写数字的卷积神经网络
08-15
这个项目不仅为学习者提供了一个实用的卷积神经网络实现案例，还为研究者和开发者提供了一个可深入探讨和扩展的平台。通过实践这个项目，学习者可以更好地理解CNN的工作原理，并将所学知识应用于其他图像识别任务中...
基于matlab的卷积神经网络实现手写数字识别
12-19
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理领域，特别是图像分类和识别任务。在这个项目中，我们利用MATLAB这一强大的数学计算软件来构建并训练一个CNN，以实现...
利用卷积神经网络实现 MNIST 手写数字的识别任务
08-14
利用卷积神经网络来实现MNIST手写数字的识别任务，不仅能够深刻理解和掌握卷积神经网络的工作原理和架构设计，还能够深入学习深度学习算法在图像处理方面的应用。通过对该任务的实践操作，研究人员和学生能够获得...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 213
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 335
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 548
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 204
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
Matlab实现手写数字图像识别的卷积神经网络CNN
该压缩包文件“卷积神经网络CNN手写数字识别matlab.zip”中包含了一系列的文件和代码，用于实现基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的手写数字图像识别。CNN是深度学习领域中的一种算法，特别...
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