深度学习技术在minist手写数字识别中发挥着关键作用。minist数据集是一个包含大量手写数字图像的标准数据集，对于深度学习模型的训练和评估提供了基础。在实现minist手写数字识别的过程中，深度学习框架如TensorFlow和PyTorch被广泛应用。通过构建深度卷积神经网络（DCNN），可以有效地捕捉图像中的特征，并实现准确的数字分类。在模型的选择上，ResNet、LeNet等经典网络结构为minist手写数字识别提供了可靠的解决方案。此外，迁移学习技术也常用于提高模型的泛化能力，将在其他领域训练好的模型迁移到minist任务上。深度学习技术的不断创新将进一步推动minist手写数字识别的性能提升。