<prompt> Unda algoriti ya kutambua nambari zilizoandikwa kwa mkono kwa kutumia mtandao wa neva wa kubadilisha  <response>: Mtandao wa neva wa kubadilisha CNN ni aina ya mtandao wa kina wa neva unaotumika sana katika utambuzi wa picha na kazi za kuchakata. Mitandao hii imefaulu katika kutambua ruwaza katika picha na mara nyingi hutumiwa kwa kazi kama vile kutambua nambari zilizoandikwa kwa mkono. Hapa kuna algoriti ya kutambua nambari zilizoandikwa kwa mkono kwa kutumia mtandao wa neva wa kubadilisha: 1. Kusanya na kuchakata data mapema: Kusanya mkusanyiko mkubwa wa data ulioandikwa kwa mkono ulio na nambari inayolingana. Changanua data kwa kubadilisha ukubwa wa picha, kurekebisha thamani za pikseli, na kugawanya mkusanyiko wa data katika seti za mafunzo, uthibitishaji na majaribio. 2. Jenga usanifu wa CNN: Sanifu usanifu wa CNN, ambayo kwa kawaida inajumuisha tabaka za kubadilisha, tabaka za kuunganisha, na tabaka zilizounganishwa kikamilifu. Usanifu halisi unaweza kutofautiana kulingana na shida na mkusanyiko wa data. 3. Anzisha uzani: Anzisha uzani wa CNN bila mpangilio au kwa kutumia modeli iliyofunzwa awali. 4. Funza modeli: Ifunze CNN juu ya mafunzo yaliyowekwa kwa kurudia data, kufanya pasi ya mbele ili kukokotoa utabiri, kukokotoa hasara, na kisha kusasisha uzani kwa kutumia uenezaji wa nyuma. 5. Tathmini modeli: Tathmini utendakazi wa CNN kwenye uthibitishaji uliowekwa wakati wa mafunzo ili kufuatilia maendeleo na kuepuka utumiaji wa kupita kiasi. Mara baada ya mafunzo kukamilika, tathmini utendakazi kwenye seti ya jaribio ili kupata makadirio yasiyoegemea upande wowote ya usahihi wa modeli. 6. Rekebisha muundo: Rekebisha muundo kwa kurekebisha vigezo, kama vile kasi ya kujifunza, ukubwa wa kundi, na idadi ya nyakati, kulingana na utendakazi kwenye seti ya uthibitishaji. 7. Fanya ubashiri: Pindi kielelezo kinapokuwa kimefunzwa na kusawazishwa vizuri, kinaweza kutumika kufanya ubashiri kwenye picha mpya za tarakimu zilizoandikwa kwa mkono kwa kufanya pasi ya mbele na kurudisha nambari iliyotabiriwa. 