基于神经网络的手写数字识别方法

免责声明：由于完成时间相对较早，本文仅提供思路与解决方案，不保证一定是最优实践。实际效果会受到多种条件影响，本文不对其他人的使用结果承担责任。基于神经网络的手写数字识别模型本次作业的目标是使用MNIST数据集训练神经网络，以实现对手写数字的识别。针对该任务，本文对三类手写数字识别方案进行了设计与评估：浅层全连接网络、卷积神经网络（CNN），以及带残差块的改进卷积神经网络。通过比较这三种模型在训练与验证阶段的表现，进一步分析不同网络结构对识别效果的影响。本案例所采用的数据集为MNIST手写数字数据集。MNI