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摘要
手写数字识别属于图像分类问题。因个体手写数字的差异，传统的图像分类方法实现快速有效识别的难度相对较大。随着人工智能和计算机硬件技术的快速发展，基于深度学习卷积网络的手写数字识别逐渐成为研究热点。使用PyTorch搭建了经典的网络模型LeNet-5和改进的ResNet18模型进行手写数字识别。采用交叉熵损失函数和Adam优化算法，并设置学习率为0.001，在MNIST数据集上进行了训练和测试，鉴于ResNet18比LeNet-5网络结构深，在训练时花费的时间比LeNet-5多。经过100个Epoch后，使用LeNet-5模型在测试集上准确率达到了99.18%，使用ResNet18卷积模型的准确率高达99.55%，可以识别自制的手写数字，为人工智能识别系统的发展提供了一定的参考价值。
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