Gray-scale-Hand-Written-Digits-Pytorch

Gray-scale-Hand-Written-Digits-Pytorch 手写数字识别Mnist的Pytorch实现 博客： 一、引言（Introduction）   手写数字识别时经典的图像分类任务，也是经典的有监督学习任务，经常被用于测试图像的特征提取效果、分类器性能度量等方面，本文将通过应用机器学习和深度学习算法实现手写数字识别。   图像分类任务是指给定一张图像来对其进行分类，常见的图像分类任务有手写数字识别、猫狗分类、物品识别等，图像分类也是计算机视觉基本的分类任务。而对于手写数字识别任务来说，可以当做图像分类问题，也可以当做目标检测与分类。其中图像分类即输入整个图像并预测其类别，例如含有6的数字的图像我们希望最大化预测为6的概率；另外也可以视为目标检测任务，即提取图像中的目标并将目标提取出后进行预测，例如OCR对字符进行识别。因为手写数字是被预处理后的图像，且一张图像中只包