【摘 要】
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为了提高手写体数字的识别率,在AlexNet网络模型的基础上进行改进,引入Inception-res-net模块替换模型中的Conv3和Conv4来提升模型的特征提取能力;使用批归一化处理(BN)方法加快网络的收敛速度,防止过拟合;减少卷积核的数量,提升网络的训练速度.在MNIST数据集上进行训练与测试,实验结果表明改进的网络模型具有较高的检测精度,达到了0.9966,证明了本算法的有效性.
【机 构】
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河北工程大学 信息与电气工程学院,河北 邯郸056038
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为了提高手写体数字的识别率,在AlexNet网络模型的基础上进行改进,引入Inception-res-net模块替换模型中的Conv3和Conv4来提升模型的特征提取能力;使用批归一化处理(BN)方法加快网络的收敛速度,防止过拟合;减少卷积核的数量,提升网络的训练速度.在MNIST数据集上进行训练与测试,实验结果表明改进的网络模型具有较高的检测精度,达到了0.9966,证明了本算法的有效性.
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