手写数字识别神经网络

### 构建用于手写数字识别的神经网络

为了构建一个能够识别手写数字的神经网络，可以利用 TensorFlow 这一强大的工具。通过 TensorFlow 可以有效地处理复杂的计算任务并简化模型的设计过程[^1]。

#### 数据集准备
MNIST 是常用的数据集之一，包含了大量已经标注好的手写数字图片。这些数据被划分为训练集和测试集两部分，方便开发者们用来验证算法的效果。加载 MNIST 数据集可以通过 Keras 提供的功能轻松完成：

from tensorflow.keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

#### 模型搭建
创建一个多层感知机（MLP），即一种简单的前馈神经网络结构，作为初步尝试。这里定义了一个具有两个隐藏层的全连接网络架构：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),       # 将输入图像展平成向量形式
    Dense(128, activation='relu'),      # 添加第一个隐含层，激活函数选用 ReLU
    Dense(64, activation='relu'),        # 第二个隐含层同样使用 ReLU 函数
    Dense(10, activation='softmax')     # 输出层有十个节点对应于十类不同的数字类别；采用 Softmax 来获得概率分布
])

#### 编译与训练
配置好优化器(optimizer)、损失函数(loss function)以及评估指标(metrics)，之后就可以调用 fit 方法来进行实际的学习操作了:

model.compile(
    optimizer='adam',                    # Adam 作为一种自适应学习率的方法非常适合大多数情况下的参数更新需求
    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
    metrics=['accuracy']
)

history = model.fit(
    train_images / 255.0,
    train_labels,
    epochs=5,                           # 训练周期可以根据实际情况调整
    validation_split=0.1                # 验证集比例设为总样本数目的十分之一
)

#### 测试性能
最后一步是对已训练完毕后的模型进行评测，查看其对于未知数据的表现如何：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images / 255.0, test_labels, verbose=2)
print(f'\nTest accuracy: {test_acc}')

以上就是基于 TensorFlow 实现的手写数字识别系统的完整流程介绍。值得注意的是，在更高级的应用场景下还可以考虑引入卷积神经网络(CNN)[^2], 它们通常能取得更好的分类效果。