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【摘要】本文采用 TensorFlow 的高层封装接口 Keras 搭建识别手写数字的卷积神经网络。卷积神经网络的输入首先通过卷积层获取字符图像的局部特征，通过池化层筛选特征，然后将所有特征转换为一维特征向量，最终通过若干个全连接层完成分类。首先完成手写字体识别卷积神经网络理论框架的搭建，然后使用 Keras 搭建具有预测功能的卷积神经网络，最后对 MNIST 测试集中的手写数字进行预测。
