digit-recognition - 超腾开源标签

本文使用PyTorch实现了三种手写数字识别模型：线性神经网络（98.08%准确率）、卷积神经网络CNN（99.28%）和Vision Transformer ViT（98.30%）。实验表明，CNN在MNIST数据集上表现最佳，能有效提取图像局部特征；ViT虽可捕捉全局依赖，但受限于小图像尺寸，表现中等；线性网络结构简单，适合快速验证。文章还提供了数据加载、模型训练代码及性能对比，并建议通过增加Dropout、学习率调度或数据增强来优化泛化能力。