【摘 要】
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卷积神经网络作为深度学习领域近年来最优秀的算法之一,已经广泛应用于各种计算机视觉任务,尤其在图像分类任务中,卷积神经网络凭借其极高的分类准确率,使用率已经远超过传统的机器学习算法。街道字符识别作为图像分类任务的一种,为了完成这个分类任务,全文基于卷积神经网络技术,首先对数据集进行读取、并针对数据量较少问题,采取一系列的数据增强操作,然后完成卷积神经网络模型的构造。通过对模型的训练,测试结果显示测试
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卷积神经网络作为深度学习领域近年来最优秀的算法之一,已经广泛应用于各种计算机视觉任务,尤其在图像分类任务中,卷积神经网络凭借其极高的分类准确率,使用率已经远超过传统的机器学习算法。街道字符识别作为图像分类任务的一种,为了完成这个分类任务,全文基于卷积神经网络技术,首先对数据集进行读取、并针对数据量较少问题,采取一系列的数据增强操作,然后完成卷积神经网络模型的构造。通过对模型的训练,测试结果显示测试集和验证集准确率分别为0.9523和0.7453,出色地完成了对街道字符的识别任务,并验证了所搭建模型的
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