基于的手写数字识别研究

### 手写数字识别研究的方法、模型与实现

手写数字识别是一个经典的机器学习问题，通常使用卷积神经网络（CNN）来处理这个问题。通过构建Sequential模型并利用MNIST数据集训练，可以有效地对手写数字进行分类。

#### 数据准备
为了建立有效的手写数字识别系统，需要获取合适的数据集用于训练和测试。常用的是MNIST数据库，它包含了大量已经标注的手写数字图像样本[^1]。

from keras.datasets import mnist
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

#### 构建Sequential模型
采用Keras中的`Sequential` API定义一个简单的卷积神经网络结构来进行手写数字识别的任务。该架构一般由多个卷积层组成，后面接有池化操作以及全连接层最终完成多类别分类工作。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

#### 编译与训练模型
编译阶段指定了损失函数、优化器以及其他性能指标；而训练过程则是让模型不断调整参数以最小化预测误差。对于手写数字识别来说，交叉熵常被用来作为衡量标准之一。

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=5, validation_split=0.2)

#### 测试模型表现
当完成了上述步骤之后就可以调用`evaluate()`方法对之前未见过的新数据执行评估动作，从而了解所创建系统的实际效果如何。

test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2)
print(f'\nTest accuracy: {test_acc}')