比较两个用于手写体识别的卷积神经网络（CNN）模型

要比较两个用于手写体识别的卷积神经网络（CNN）模型，可以从以下 ‌6个核心维度‌ 进行系统性评估，并直接给出对比结论：

‌一、基础性能对比（核心指标）‌

1. ‌准确率‌

   • 直接比较两个模型在 ‌相同测试集‌ 上的分类准确率（如MNIST测试集的错误率是否低于0.5%）
   • 若准确率接近，进一步计算 ‌Top-5准确率‌（适用于复杂数据集）

2. ‌混淆矩阵分析‌

   • 检查模型是否在某些特定数字（如“8”与“3”、“5”与“6”）上频繁误判
   • 示例：若模型A在“9”的识别上错误率比模型B高10%，则需针对性优化

‌二、模型效率对比（资源消耗）‌

1. ‌参数量与计算量‌

   • 参数量少的模型（如MobileNet vs ResNet-50）更适合移动端部署
   • 使用工具（如TensorFlow Lite Profiler）计算 ‌每秒浮点运算数（FLOPs）‌

2. ‌推理速度‌

   • 在相同硬件（如GPU/CPU）上测试单张图片的预测时间
   • 示例：模型A处理一张图片需5ms，模型B