手写数字识别为什么cnn

手写数字识别常使用卷积神经网络(CNN)的原因有以下几点：

1. CNN 可以有效地处理图像数据，具有良好的特征提取能力。对于手写数字识别任务，CNN 能够自动学习出数字的轮廓、边缘等特征，从而更好地进行分类。

2. CNN 可以通过卷积层和池化层来减小模型的参数量，从而降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。

3. CNN 可以使用多个卷积层和池化层来逐层提取特征，从而获得更高层次的抽象特征，进一步提高分类准确率。

因此，CNN 是一种非常适合手写数字识别任务的神经网络模型。