手写数字识别MNIST课程设计

手写数字识别MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个广泛使用的计算机视觉和机器学习入门项目，主要用于训练和评估图像识别模型，特别是对数字的识别能力。这个数据集包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张图片都是28x28像素灰度图像，对应0-9十个数字中的一个。

在MNIST课程设计中，通常包括以下几个步骤：

1. **数据预处理**：加载并预处理MNIST数据，将其转换为适合模型输入的格式，例如归一化到0-1范围，或转换成One-Hot编码。

2. **模型选择**：可以选择经典的深度学习模型，如全连接神经网络（FCN）、卷积神经网络（CNN），或者使用预训练的模型（如LeNet、VGG等）进行迁移学习。

3. **模型构建**：搭建网络架构，包括输入层、隐藏层（可能包含卷积层、池化层等）、全连接层，以及输出层（通常是10个节点，每个代表一个数字）。

4. **训练**：使用训练数据集对模型进行训练，调整参数以最小化损失函数（如交叉熵损失），并可能采用优化算法（如SGD、Adam）。

5. **验证与调优**：用验证集监控模型性能，防止过拟合。根据验证结果调整网络结构或超参数。

6. **测试**：最后，使用测试集评估模型在未见过的数据上的表现，得出准确率或混淆矩阵等指标。

7. **部署与应用**：将训练好的模型部署到实际应用中，如在线识别系统或手机应用。