基于cnn神经网络digits手写数据集识别收敛曲线

对于基于CNN神经网络的手写数字识别模型，我们可以通过监控训练过程中的损失曲线和准确率曲线来判断模型的收敛情况。

一般来说，在训练过程中，随着迭代次数的增加，损失应该逐渐降低，准确率应该逐渐提高。当损失值和准确率值趋于稳定并且不再有明显的变化时，我们可以认为模型已经收敛。

因此，我们可以在每个训练epoch结束后记录下损失和准确率的值，并将其绘制成曲线图。如果损失曲线和准确率曲线趋于平稳并且不再有明显的变化，就可以认为模型已经收敛。

另外，我们还可以使用early stopping技术来帮助判断模型的收敛情况。通过监控验证集上的损失值，如果在一定次数的迭代后损失值不再降低，就可以停止训练，避免过拟合。当然，在使用early stopping时，需要注意选择合适的停止条件和阈值。