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在深度学习领域中,手写数字识别是通过对大量的手写数字数据集的训练和测试、权重和偏置的优化,从而达到设计良好的网络模型。针对手写数字的形式多样性,从DNN和CNN网络结构入手,分析Le Net5的实际效果,采用Adam优化器和最佳的学习步长,实现了良好的识别效果。实验结果表明,论文所提方法能够显著提高手写数字的识别精度,对数字识别领域有重要的研究意义和商业价值。