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微信公众平台微网站怎么做,wordpress如何自己编辑器,石家庄百度推广电话,dw做汽车网站https://www.bilibili.com/video/BV1XEiPBpEoe/ 项目概述 本项目是一个基于深度学习技术的手写数字识别系统#xff0c;利用卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;实现对手写数字的准确识别。系统提供直观的Web界面#xff0c;用户可以直接在浏览器中手写数字并实时获取识…https://www.bilibili.com/video/BV1XEiPBpEoe/项目概述本项目是一个基于深度学习技术的手写数字识别系统利用卷积神经网络CNN实现对手写数字的准确识别。系统提供直观的Web界面用户可以直接在浏览器中手写数字并实时获取识别结果同时展示识别的置信度和各类别的概率分布。功能特点直观的手写界面用户可以在Web画布上自由书写数字支持鼠标和触摸操作实时识别功能点击识别按钮即可快速获取预测结果可视化概率分布以条形图形式展示模型对0-9每个数字的预测概率高精度识别基于PyTorch训练的CNN模型具有较高的识别准确率跨平台访问基于Web的应用可在多种设备上访问使用技术实现后端技术PyTorch构建和训练卷积神经网络模型Flask提供Web服务和API接口前端技术HTML5 Canvas实现手写输入功能JavaScript处理用户交互和数据可视化CSS3美化界面布局和样式模型架构采用经典的CNN架构包含以下主要层卷积层提取图像特征池化层降低特征维度全连接层进行分类预测工作流程用户在前端界面手写数字前端将图像转换为Base64格式并发送到后端后端对接收到的图像进行预处理灰度转换、尺寸调整等使用预训练的CNN模型进行预测后端返回预测结果和概率分布前端展示识别结果和概率条形图数据集使用经典的MNIST手写数字数据集包含60,000张训练图像10,000张测试图像图像分辨率为28x28像素灰度格式使用方法运行应用程序在浏览器中访问应用界面在画布上使用鼠标或触摸设备书写数字点击识别按钮获取预测结果查看识别数字和概率分布点击清除按钮可重新书写模型训练系统包含完整的模型训练脚本支持自定义训练参数批次大小、学习率、训练轮数等学习率调度训练过程监控损失值、准确率等模型权重保存评估与优化提供模型评估工具可生成混淆矩阵各数字类别的准确率报告训练过程可视化图表本项目展示了深度学习在图像识别领域的应用结合Web技术提供了便捷的用户交互体验适合作为深度学习入门和实践的示例项目。