卷积神经网络实现手写字符识别

### 使用卷积神经网络实现手写字符识别

#### 架构概述
卷积神经网络（CNN）相较于全连接神经网络，增加了专门设计的卷积层和池化层来处理图像数据。这些特性使得 CNN 特别适合用于像 MNIST 这样的手写数字识别任务[^1]。

#### 数据集描述
MNIST 是一个经典的手写数字识别数据集，由 60,000 张训练图片和 10,000 张测试图片组成，每张图像是大小为 28x28 的灰度图像[^3]。

#### TensorFlow Keras 实现示例
下面展示了一个简单而有效的基于 TensorFlow Keras 库构建并训练 CNN 来完成 MNIST 手写数字分类的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 加载 MNIST 数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化输入数据至 [0,1] 范围内
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 定义模型架构
model = models.Sequential([
    layers.Reshape((28, 28, 1), input_shape=(28, 28)),       # 将二维数组重塑成四维张量形式
    layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'), # 卷积操作
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),                    # 池化降采样
    layers.Flatten(),                                         # 展平特征向量
    layers.Dense(128, activation='relu'),                     # 全连接隐藏层
    layers.Dropout(0.2),                                      # Dropout 减少过拟合风险
    layers.Dense(10, activation='softmax')                    # 输出层采用 Softmax 激活函数
])

# 编译配置优化器、损失函数及评估指标
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',         # 支持整数标签
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train,
                   epochs=5,
                   validation_split=0.2)

# 测试性能
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'\nTest accuracy: {test_acc}')

此代码片段展示了如何利用 `Sequential` 类快速搭建起一个基础版本的 CNN，并通过调用 `.fit()` 方法来进行训练，在最终阶段还进行了简单的准确性评测[^2]。

为了进一步提升效率，可以在数据加载部分加入 prefetch() 函数的应用，从而让 CPU 和 GPU 并行工作以减少等待时间[^4]。