不用框架的Python实现卷积神经网络识别手写数字

简介：
本项目演示了如何使用纯Python代码（不依赖外部库）构建一个简单的卷积神经网络，用于识别MNIST数据集的手写数字。 网络结构项目包含一个全连接神经网络实现手写数字识别的代码，其中层已经封装好以方便扩展和修改。 第一个卷积层输入为28×28的一通道图像，并使用6个5×5滤波器（步长为1且不补零），输出大小变为24×24、深度为6。 紧随其后的是一个池化层，它接收24×24的图像和6个通道作为输入。该池化层应用了尺寸为2×2的滤波器及步长为2的方式进行处理，最终得到12×12大小（深度仍保持6）的结果。 第二个卷积层接着对前一层输出的数据操作：它以8×8图像和12个通道作为输入，并使用12个5×5滤波器（同样不补零），步长为1。此过程后，得到的特征图尺寸变为8×8、深度为12。 随后是第二个池化层处理，其接受大小为4×4的图像和12个通道作为输入，并通过使用2×2的滤波器及步长为2的方式进行下采样操作。最终该层输出一个具有相同深度（即12）但尺寸缩减至4×4的结果；这相当于共有192个像素点。 第一个全连接层接收到上述卷积和池化过程后的数据，并继续完成后续的神经网络构建工作。