卷积神经网络实现手写数字识别实验小结

卷积神经网络是一种深度学习模型，它在计算机视觉领域有着广泛的应用。手写数字识别是一个经典的计算机视觉问题，可以通过卷积神经网络来解决。

实现手写数字识别实验的步骤如下：
1. 数据集准备：收集手写数字的图片，并将其标记为相应的数字。
2. 数据预处理：将图像进行归一化、缩放等处理，以便于网络更好地学习。
3. 网络设计：设计卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。
4. 模型训练：使用准备好的数据集对模型进行训练，调整参数使得模型可以更好地对手写数字进行分类。
5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算模型的准确率等指标。