2.能用cnn实现手写数字识别。用代码设计cnn网络参数

是的，CNN（卷积神经网络）是实现手写数字识别的一种常用方法。以下是一个简单的CNN网络参数设计示例：

1. 定义输入层：输入图像大小为 28x28 像素，因此输入层的节点数为 28x28 = 784。

2. 第一层卷积层：选择 5x5 的卷积核，步长为 1，padding 为 same，使用 ReLU 激活函数。设置 32 个卷积核。因此输出特征图大小为 28x28x32。

3. 第一层池化层：选择 2x2 的 max pooling，步长为 2，缩小一半。因此输出特征图大小为 14x14x32。

4. 第二层卷积层：选择 5x5 的卷积核，步长为 1，padding 为 same，使用 ReLU 激活函数。设置 64 个卷积核。因此输出特征图大小为 14x14x64。

5. 第二层池化层：选择 2x2 的 max pooling，步长为 2，缩小一半。因此输出特征图大小为 7x7x64。

6. 将输出特征图展平为一维向量，大小为 7x7x64 = 3136。

7. 全连接层 1：设置 1024 个神经元，使用 ReLU 激活函数。

8. 全连接层 2：设置 10 个神经元，使用 softmax 激活函数，得到最终分类结果。

以上是一个简单的CNN网络参数设计示例。具体实现时需要根据实际情况进行调整和优化。

相关问题

基于CNN的在线手写数字识别平台设计代码

我可以回答这个问题。基于CNN的在线手写数字识别平台需要使用Python编程语言和深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。首先，需要收集手写数字数据集，然后将其分为训练集和测试集。接下来，需要设计CNN模型，并使用训练集对其进行训练。最后，使用测试集对模型进行评估，并在在线平台上部署模型。