按照文档完成用CNN实现0-9数字图像识别，实验步骤： 1. 明确训练集和测试集 2. 搭建网络架构 3. 确定损失函数 4. 反向传播利用梯度下降法搜索 5. 预测 最后，需要提交完整代码

要按照文档用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）实现0-9数字图像识别，你需要遵循以下详细步骤：

1. **数据准备**：
- 下载MNIST数据集，这是一个常用的用于手写数字识别的数据集，包含训练集（60,000张图片）和测试集（10,000张图片），每张都是28x28像素灰度图像。
- 使用Python库如`numpy`加载并预处理数据，将图像归一化到0-1范围内。

2. **明确训练集和测试集**：
- 将训练集分为训练样本（X_train）和标签（y_train），同样处理测试集（X_test, y_test）。
- 可能还需要对图像进行一些预处理，如重塑成合适形状（例如`(batch_size, height, width, channels)`）。

3. **搭建网络架构**：
- 创建一个简单的CNN模型，通常包括卷积层、池化层、Dropout（防止过拟合）、Flatten层以及全连接层（如FC或Dense层）。
- 可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch构建模型结构。

import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

4. **确定损失函数和优化器**：
- 选择交叉熵作为分类任务的损失函数（loss_function = 'sparse_categorical_crossentropy'）。
- 使用Adam优化器来进行反向传播和梯度下降（optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()）。

5. **模型训练**：

   model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_function, metrics=['accuracy'])
   history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

6. **预测**：
对于新的未知图像，应用模型进行预测：

   predictions = model.predict(X_test)
   predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)

7. **评估和分析**：
查看历史记录（history）来分析训练过程，评估模型性能，如精确度（accuracy）等。

以上就是基本的步骤，你可以在这个基础上调整网络结构、添加更多层或者尝试不同的超参数以提高识别精度。完成后，确保保存模型以便将来使用。