1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的飞速发展，图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，在现实生活中展现出越来越广泛的应用价值，例如自动驾驶、医疗影像分析、手写识别等。
手写数字识别作为图像分类领域的一个经典问题，不仅是模式识别领域的研究热点，也为其他复杂图像分类任务提供了基础。
本课题旨在利用深度学习框架Pytorch设计和实现一个高效的手写数字图像分类器，并探讨不同网络结构、参数设置等因素对分类性能的影响。
2. 本选题国内外研究状况综述
手写数字识别一直是模式识别领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在手写数字识别领域取得了一系列重要进展，特别是在深度学习应用方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以手写数字图像分类问题为研究对象，利用Pytorch框架设计和实现一个高效的分类器。
主要研究内容包括:1.数据集选择与预处理：选取常用的手写数字图像数据集，例如MNIST数据集或USPS数据集，并对原始数据进行预处理，例如图像归一化、数据增强等，以提高模型的训练效率和泛化能力。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，结合理论分析和仿真实验，对基于Pytorch的手写数字图像分类器进行设计与实现。
首先，将进行文献调研，深入了解手写数字识别的研究现状、主流方法和关键技术，以及Pytorch框架的特点和使用方法。
其次，将进行数据集选择和预处理。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于Pytorch框架的改进型卷积神经网络模型，用于手写数字图像分类。
该模型将结合最新的深度学习技术，例如残差连接、注意力机制等，以提高模型的特征提取能力和分类精度。
2.设计一种新的数据增强策略，用于扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 赵洁, 王传旭, 周波. 基于深度学习的手写数字识别研究进展[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(16): 1-12.
[2] 陈 Healey, 王晓丹, 李玺. 基于深度学习的手写体数字识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2019, 49(5): 1365-1372.
[3] 常亮, 邓小明, 何东健, 等. 基于改进LeNet-5的手写数字识别[J]. 计算机应用研究, 2020, 37(8): 2398-2402.
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