25年WP基于深度学习的手写数字识别系统优化与实现0-约15945字符.docx

I摘 要本文聚焦于基于深度学习的手写数字识别系统优化与实现，旨在通过卷积神经网络 （CNN）提升识别准确率并探索模型轻量化可能性。研究首先深入剖析了深度学习及 CNN 的基本原理，并介绍了 MNIST 手写数字数据集作为实验基准。接着，设计了一个 CNN 模型， 通过卷积层、池化层和全连接层有效提取和分类手写数字特征。在模型训练过程中，采用了学习率调整、批次大小选择、数据增强等优化策略，以提 高模型收敛速度和识别性能。同时，为减小模型体积和计算复杂度，探索了模型轻量化方 法，如剪枝和量化技术，使模型在保持高准确率的同时适用于资源受限设备。...