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期刊论文
基于TensorFlow手写数字识别模型改进
基于TensorFlow手写数字识别模型改进
来源 :延安大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:duaneking
【摘 要】
:
设计手写数字识别模型,在TensorFlow框架上使用Softmax回归算法实现手写数字图像的识别,并且在此模型基础上添加神经网络改进模型。实验表明,使用TensorFlow能够快速实现手写图像识别,改进模型后实验准确率可从87.8%提升到99.2%。
【作 者】
:
张哲
张根耀
王珂
【机 构】
:
延安大学数学与计算机科学学院
【出 处】
:
延安大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2018年04期
【关键词】
:
图像识别
机器学习
TensorFlow
Softmax回归
神经网络
image recognitionaachine learningTensorFlowS
【基金项目】
:
国家自然科学基金(61761042),延安市科研攻关项目(2017KG-01,2017WZZ-04-01).
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设计手写数字识别模型,在TensorFlow框架上使用Softmax回归算法实现手写数字图像的识别,并且在此模型基础上添加神经网络改进模型。实验表明,使用TensorFlow能够快速实现手写图像识别,改进模型后实验准确率可从87.8%提升到99.2%。
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