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基于AlexNet,构造一种用于识别小篆字体的卷积神经网络模型。在模型的训练过程中,通过多种数据增广技术,扩大训练样本的数量,避免过拟合的情况;增加批量归一化算法,使得模型能够以较快的速度收敛。最终,模型在训练数据集和测试数据集中,识别准确率均可达94%。
一种基于卷积神经网络的小篆识别方法
【摘 要】
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基于AlexNet,构造一种用于识别小篆字体的卷积神经网络模型。在模型的训练过程中,通过多种数据增广技术,扩大训练样本的数量,避免过拟合的情况;增加批量归一化算法,使得模型能够以较快的速度收敛。最终,模型在训练数据集和测试数据集中,识别准确率均可达94%。
【机 构】
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广东工业大学计算机学院
【出 处】
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现代计算机
【发表日期】
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2020年17期
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