神经网络的验证码识别项目，真的挺适合练手的。<神经网络破解验证码.docx> 就是一个比较完整的例子，从数据集生成到模型训练都有涉及，流程还挺清楚的。

图像预那块儿用到了验证码图像分割，搭配 plt.subplots() 来展示子图效果，方便调试。标签方面也没绕弯子，直接上 OneHotEncoder，跟 scikit-learn 配合挺顺。

网络结构设计部分也比较清晰，输入层、隐藏层、输出层都有定义，激活函数主要用的是 Sigmoid，虽然现在多人偏爱 ReLU，但这个例子主要为了演示原理，用 Sigmoid也能跑通。

训练逻辑上用的是反向传播，思路就是通过误差更新权重，越训练越准。模型评估这块也没忽略，像 confusion_matrix 和 F1 分数这些都有加上，方便你查查模型到底识别得准不准。

如果你想快速搭一套验证码识别的 demo，又不想从零撸，那这个文档还挺省心的。顺着它的流程来一遍，基本思路你就都摸清楚了。嗯，想要进一步扩展，也可以参考文末那堆相关文章，像 多模态图像识别、RBF 神经网络、Redis 验证码实战 这些，方向都不错。

建议你调模型参数时多试试不同激活函数、学习率，看看模型是不是更稳。如果你是用 PyTorch 或 TensorFlow，可以考虑把它代码重写一遍，顺带练练框架熟练度。