深层神经网络手写数字识别

深层神经网络手写数字识别是一种基于深度学习技术的图像识别方法，通过训练深度神经网络模型，将手写数字图像转化成数字标签。该技术在计算机视觉和人工智能领域有着广泛的应用，如自动驾驶、人脸识别、图像分类等。

手写数字识别的数据集通常是 MNIST 数据集，该数据集包含了 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。训练集和测试集都是由 0 到 9 的手写数字图像组成的。

深度神经网络模型通常由卷积神经网络和全连接神经网络组成。卷积神经网络用于提取图像特征，全连接神经网络用于分类。

训练深度神经网络模型需要大量的数据和计算资源，一般需要使用 GPU 加速。常用的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch 等。