基于Keras的MNIST手写数字识别卷积神经网络设计与实现
基于Keras的MNIST手写数字识别卷积神经网络设计与实现
1. 引言
手写数字识别是计算机视觉领域的经典问题，也是深度学习技术的重要应用场景。MNIST数据库作为最著名的手写数字数据集，包含了0-9十个数字的70,000张28×28像素的灰度图像，其中60,000张用于训练，10,000张用于测试。该数据集规模适中，复杂度适当，非常适合作为深度学习入门和算法验证的标准基准。
传统的机器学习方法在MNIST数据集上的识别准确率通常在95%左右，而深度学习特别是卷积神经网络（CNN）能够自动学习图像的特征表示，显著提高了识别准确率。本文旨在使用Keras神经网络库构建一个高效的CNN模型，实现对MNIST手写数字的高精度分类，并达到99%以上的训练精度。
2. 理论基础
2.1 卷积神经网络基本原理
卷积神经网络是一种专门用于处理网格状数据（如图像）的深度学习架构。与传统神经网络相比，CNN具有两个核心特点：局部连接和权值共享，这大大减少了网络参数数量，提高了训练效率。
CNN通常由以下几个基本层组成：
-
卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积核在输入图像上滑动，提取局部特征。每个卷积核可以看作一个特征检测器，能够识别特定的模式（如边缘、角点等）。
-
池化层（Pooling Layer）：对特征图进行下采样，减少数据维度，增强模型的