基於Keras：手寫數字識別

1、概述 手寫數字識別一般做爲第一個深度學習在計算機視覺方面應用的示例，Mnist數據集在這當中也被普遍採用，可用於進行訓練及模型性能測試； 模型的輸入： 32*32的手寫字體圖片，這些手寫字體包含0~9數字，也就是至關於10個類別的圖片 模型的輸出： 分類結果，0~9之間的一個數 下面經過多層感知器模型以及卷積神經網絡的方式進行實現 2、基於多層感知器的手寫數字識別 多層感知器的模型以下，其具備

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