基于MFC的手写体识别，使用微软的提供的接口，具体见本人博客。

实验的训练集选择为mnist数据集的20000张像素为28*28的手写体，10000张像素为28*28的手写体中选择2000张作为验证集，8000张作为实验的测试集。 实验在验证集上选择超参数5个学习率要求，选择最高的模型 此时我们固定其他参数做五组不同的实验查看验证集的准确率结果，由于在步骤2中使用的批量是150 所以要在其周围寻找比较合适的批量个数。实验中固定其他参数，使用不同的学习率进行实验，由于在步骤2中我们已经选择了效果比较的的学习率为0.0001 ,步骤3中我们已经选择了效果比较的的小批量为100则以此为基础，固定其他参数，进行实验。实验中固定其他参数，使用不同的卷积神经网络时卷积核的大小进行实验

刚刚从事人工智能深度学习的大学生，工作人员，资源中详细分解了卷积神经网络，网络收敛拟合，精度达到98以上。 数据集训练集、验证集、测试集选择 实验的训练集选择为mnist数据集的60000张像素为28*28的手写体 有图片 训练拟合 报告说明

基于python编写，包含手写体识别项目的代码和完整数据集，可直接运行

python入门数字手写体识别，用python编程实现基于tensorflow的数字手写体识别的识别部分，

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基于卷积神经网络的手写字体识别，可较为准确识别手写汉字、数字，英文字符 具备手写板功能（Matlab 2018 开发，其余版本兼容性未知）

MNIST | 基于k-means和KNN的0-9数字手写体识别-附件资源

实验报告，附代码

本人的《十九个小项目》中18 深度学习案例——基于卷积神经网络的手写体识别，所需要训练和验证的数据集。非常适合初学者