基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别研究——以 MNIST 数据集为例

1. 手写数字识别任务概述

1.1 手写数字识别的应用场景

手写数字识别技术在众多领域有着广泛的应用，其应用场景丰富多样，具有重要的实用价值。

• 邮政系统：在邮政领域，手写数字识别技术被用于自动识别信封上的邮政编码和地址中的数字部分。例如，美国邮政服务每年处理约1700亿件邮件，其中约有10%的邮件地址包含手写数字。通过手写数字识别技术，可以快速准确地识别这些数字，从而实现邮件的自动分拣和投递，大大提高了邮政处理效率，减少了人工干预，降低了错误率。
• 金融服务：在金融服务行业，手写数字识别技术可用于识别支票上的金额数字。据统计，全球每年约有数百亿张支票流通，其中约有30%的支票金额是手写数字。准确识别这些数字对于防止欺诈和确保金融交易的安全至关重要。通过手写数字识别技术，银行可以快速验证支票金额，提高工作效率，同时降低因人工识别错误而导致的风险。
• 教育领域：在教育领域，手写数字识别技术可用于批改试卷和作业中的手写数字答案。例如，在大规模的标准化考试中，如美国的SAT考试和中国的高考，每年有数百万考生参加，试卷中包含大量的手写数字答案。通过手写数字识别技术，可以自动