本文介绍如何使用卷积神经网络进行手写数字识别。从感知器到卷积神经网络，逐步构建LeNet-5模型，并通过调整超参数提高识别准确率。最终在MNIST数据集上实现了超过99%的准确率，并将模型应用于摄像头实时识别。
本文将采用深度学习中的卷积神经网络来训练手写数字识别模型。使用卷积神经网络建立合理的模型结构，利用卷积层中设定一定数目的卷积核（即滤波器），通过训练数据使模型学习到能够反映出十个不同手写提数字特征的卷积核权值，最后通过全连接层使用softmax函数给出预测数字图对应每种数字可能性的概率多少。
本文以学习基于深度学习的手写数字识别算法的过程为线索，由简入深，从最基础的感知器到卷积神经网络，学习和理解深度学习的相关基本概念、模型建立以及训练过程。在实现典型LeNet-5网络结构的同时，通过更改超模型结构、超参数进一步探索这些改变对模型准确率的影响。最后通过使用深度学习框架Keras以MNIST作为训练数据集训练出高识别率的模型并将其与OpenCV技术结合应用到摄像头上实现实时识别数字，使用合理的模型结构，在测试集上识别准确率达到99%以上，在与摄像头结合实际应用中的识别效果达到90%以上。
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