Digit-Recognition-Using-MNIST-Dataset:该模型使用CNN进行训练，并以99.5％的精度识别手...

使用MNIST的数字识别数据集 该模型使用CNN进行训练，并以99.5％的精度识别手写数字 手写数字数据集的历史 修改后的美国国家标准技术研究院数据库（MNIST数据集）是一个大型的手写数字数据集，广泛用于图像处理和机器学习中。 MNIST数据库中的图像集是NIST的两个数据库的组合：特殊数据库1和特殊数据库3。特殊数据库1和特殊数据库3分别由高中生和美国人口普查局员工编写的数字组成。 。 建筑模型 使用Keras建模 在Keras中定义模型有两种不同的方法： 顺序模型 函数API函数API用于构建更复杂的模型，例如用于多输出模型，有向无环图或具有共享层的模型。 我在此笔记本中使用顺序模型来简化事情。 在顺序模型中，您可以按顺序添加每个图层。 型号说明： 2个卷积块每个块由2个带有LeakyRelU激活层的Conv2D层组成。 然后是一个MaxPool2D层，最后是一个Dropout