【摘 要】
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手写体数字0-9的识别在原始数据集的获取上较为容易，拥有MNIST的这种成熟的大型标准数据集，已经被视为是人工智能图像识别领域研究的入门问题，对其进行研究具有重要的现实意义。在众多的识别算法中，卷积神经网络在识别精度上的表现较为突出，而深度学习框架的出现在一定程度上降低了神经网络模型构建的难度和入学门槛。本文基于Tensorflow深度学习框架，详细讨论了如何构建LeNet-5卷积神经网络模型实现
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手写体数字0-9的识别在原始数据集的获取上较为容易，拥有MNIST的这种成熟的大型标准数据集，已经被视为是人工智能图像识别领域研究的入门问题，对其进行研究具有重要的现实意义。在众多的识别算法中，卷积神经网络在识别精度上的表现较为突出，而深度学习框架的出现在一定程度上降低了神经网络模型构建的难度和入学门槛。本文基于Tensorflow深度学习框架，详细讨论了如何构建LeNet-5卷积神经网络模型实现手写体数字识别的方法，使用MNIST数据集进行模型的训练与评估。
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