一、实验目的 1.掌握卷积神经网络 cnn 的基本原理 2.利用 cnn 实现手写数字识别

本实验的主要目的有两个：一是帮助实验者掌握卷积神经网络（CNN）的基本原理，二是利用CNN实现手写数字识别。

首先，卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，其特点是模仿人类大脑的视觉处理方式，能够有效识别复杂的模式和特征。通过本实验，实验者可以深入了解CNN的基本原理，包括卷积层、池化层和全连接层等核心结构，以及通过激活函数和损失函数实现对数据的处理和优化。

其次，利用CNN实现手写数字识别是本实验的另一个重要目标。通过构建一个简单的CNN模型，实验者可以学习如何处理手写数字图像数据，并且通过模型训练和优化，实现对手写数字的自动识别。这一过程包括数据集的准备与预处理、模型的搭建与训练、模型的评估与调优等关键步骤。

通过本实验的学习，实验者将能够深入理解卷积神经网络的基本原理和工作机制，并且获得利用CNN实现手写数字识别的实际技能。这将有助于实验者在日后的深度学习和计算机视觉领域有更深入的研究和应用。