神经网络用于识别手写数字代码。
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简介：
该项目在开发阶段并未涉及F6层，其核心结构包含两个卷积层以及两个池化层，此外还增加了单个全连接层，以及必要的输入和输出层，从而构建出总计七层的神经网络架构。在实际的训练过程中，采用了最大值池化操作和双曲正切（tanh）激活函数，并通过持续的八轮迭代训练，最终实现了在手写数字识别任务中高达99%的准确率。
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简介：
该项目在开发阶段并未涉及F6层，其核心结构包含两个卷积层以及两个池化层，此外还增加了单个全连接层，以及必要的输入和输出层，从而构建出总计七层的神经网络架构。在实际的训练过程中，采用了最大值池化操作和双曲正切（tanh）激活函数，并通过持续的八轮迭代训练，最终实现了在手写数字识别任务中高达99%的准确率。
