识别手写数字为什么用cnn

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）由于其对图像等二维数据的良好处理能力，成为图像分类任务中的主要算法之一。在手写数字识别任务中，CNN能够通过多层卷积和池化操作，对输入的手写数字图像进行特征提取，并逐步降低特征的维度，最终使用全连接层将特征向量映射到对应的数字类别上。

CNN的具体优势如下：
1. 局部连接：CNN中的卷积层采用的是局部连接，即每个神经元只与输入数据的一部分相连，通过共享权重来减少模型参数，从而提高模型的泛化能力和计算效率。
2. 参数共享：CNN中每个卷积核的权重参数是共享的，这意味着不同的输入数据使用的是同样的卷积核，可以提高模型的泛化能力和防止过拟合。
3. 池化操作：CNN中的池化层能够对特征图进行降维，减少模型计算量，同时对特征位置的微小变化具有一定的鲁棒性，能够提高模型的稳定性。
4. 非线性激活函数：CNN中使用的ReLU等非线性激活函数能够增加模型的表达能力，从而提高模型的性能。

因此，CNN在手写数字识别等图像分类任务中能够取得较好的性能。