入门图像识别的第一个案例，看到好多小伙伴分享，也把自己当初的思路捋捋，写成一篇博客，作为记录和分享，也欢迎各位交流讨论。

实现思路

1. 数据集：MNIST（包含60,000个训练样本和10,000个测试样本）

2. 深度学习框架：Keras（基于TensorFlow）

3. 模型架构：卷积神经网络（CNN）

4. 实现步骤：

   • 数据加载与预处理

   • 构建CNN模型

   • 训练模型

   • 评估模型性能

   • 保存模型并使用新数据预测

代码思路

1. 数据预处理：

   • 加载MNIST数据集（包含手写数字的28x28像素图像）

   • 将像素值归一化到[0,1]范围

   • 将标签转换为one-hot编码格式

2. 模型架构：

   • 使用两个卷积层提取特征

   • 每个卷积层后接最大池化层降低维度

   • 添加Dropout层防止过拟合

   • 最终使用softmax激活的全连接层输出10个类别的概率

3. 训练过程：

   • 使用Adam优化器

   • 采用分类交叉熵作为损失函数

   • 添加早停和模型检查点回调

4. 评估与预测：

   • 在测试集上评估模型性能

   • 可视化训练过程中的准确率和损