手写数字识别

Question

我打算做一个关于手写数字识别的神经网络项目，但这个领域已经过充分研究。我在网上发现了一些文章但其中大部分都是在2012年之前。有谁能告诉我这个领域最先进的技术和当前问题是什么？

Answer 1

现有技术几乎总是被确定为针对特定数据集的性能的结果。对于手写数字，MNIST dataset是我最常见的引用（尽管我不是该领域的专家）。对于任何数据集，您应该能够在非常接近的位置轻松找到最先进的性能。

Answer 2

因此，您可以引用MNIST数据集，因为它由大量的边角案例组成，并且包含28 * 28像素的图像，具有42000行和786列，因此您可以轻松地了解 您想要训练多少数据以及进行预测，而无需“ train_test_split”。 这样您就可以对数据集有一个适当的了解，并可以对其进行可视化。

数据集链接：-MNIST DATASET

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