我开发了一个基于MNIST数据集的，能够对 handwritten digits 进行分类的卷积神经网络。我还制作了一个GUI，用户可以在其中绘制数字，然后显示预测的数字。我想知道是否有方法可以融入用户的反馈，如果模型预测错误，用户可以告诉它自己画的是哪个数字，这样下次模型就能正确预测。

回答：

你无法直接实现你所要求的，但有一件事你可以做。

每当出现错误预测时，你可以保存图像及其标签，并将这个样本添加到你的训练数据集中。

现在，每次模型在某个例子上预测失败时，你的训练数据集中就多了一个例子。从这里你可以做两件事，要么在一定时间间隔后自动化模型训练过程，要么在你有了一定数量的新例子需要训练时自动化训练过程。

注意：当你自动化训练过程时，你应该谨慎选择用于生成预测的模型。你应该选择一个验证准确率更高的模型，即使这意味着选择你旧的模型。此外，你应该维护一个单独的验证数据集来测试你的模型。这个验证数据集应该保持不变，以便为每个模型的优劣提供一个好的估计。