卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，特别适用于图像处理任务，包括手写数字识别。在本项目中，我们将利用Google的开源机器学习库TensorFlow来构建并训练一个CNN模型，以高准确度识别MNIST数据集中的手写数字。
MNIST数据集是手写数字识别领域的一个经典数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像。CNN模型通过其特有的结构，如卷积层、池化层和全连接层，能够有效地提取图像特征并进行分类。
`app.py`可能包含了项目的主入口，负责加载数据、定义模型、训练模型以及部署模型。在训练过程中，可能会使用到`backward.py`和`forward.py`，这两个文件分别对应了反向传播算法和前向传播过程。反向传播用于计算损失函数相对于权重的梯度，而前向传播则用于计算模型的预测输出。
`test.py`可能用于验证和测试模型的性能。在这个文件中，开发者通常会将测试数据输入到训练好的模型中，计算预测准确率，并对模型进行评估。准确率是衡量模型性能的重要指标，特别是在分类问题中。
`handWriteNumber.py`可能是用于处理手写数字图像的代码，例如预处理步骤，如图像归一化、灰度化或大小调整，以便适应CNN的输入要求。此外，它也可能包含了数据增强技术，如旋转、缩放或翻转，以增加模型的泛化能力。
在构建CNN模型时，通常会经过以下步骤：
1. 数据预处理：将MNIST数据集的图像调整为统一大小，并归一化到0-1之间。
2. 构建模型：定义多个卷积层，每个卷积层后接池化层，最后连接全连接层。ReLU激活函数常用于增加非线性，Softmax用于输出概率分布。
3. 训练模型：使用优化器（如Adam）和损失函数（如交叉熵）进行模型训练，同时设置合适的批量大小和训练轮数。
4. 模型评估：在测试集上计算模型的准确率，评估其性能。
5. 模型保存：将训练好的模型参数保存，便于后续使用。
这个项目旨在利用CNN和TensorFlow实现手写数字的高精度识别。通过理解和分析这些Python脚本，我们可以深入学习CNN的工作原理，以及如何在实践中应用它们。对于想要提升深度学习技能，尤其是图像识别方面的人来说，这是一个很好的实践项目。
