【摘 要】
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在当前语音识别和图像识别领域，卷积神经网络已经取得了很大的成功。现有的Lenet-5卷积神经网络是多层网络结构，但是大量实验表明，从全链接层到输入层的回调影响了最终的精度，特
【机 构】
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河南大学计算机与信息工程学院,河南大学数据与知识工程研究所
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在当前语音识别和图像识别领域，卷积神经网络已经取得了很大的成功。现有的Lenet-5卷积神经网络是多层网络结构，但是大量实验表明，从全链接层到输入层的回调影响了最终的精度，特别是在有限数据量的情况下。因此提出了单层回调的Lenet-5算法，即在Lenet-5卷积神经网络的卷积层后添加一个临时输出层，与真实标签进行比较，根据误差函数对层间参数进行回调，并用全球手写数字MNIST数据集进行训练和测试。实验表明，即使在有限数据量的情况下算法的精度仍能得到提高。
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