【摘 要】
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针对传统手写汉字识别的特征提取方法的局限性,采用深度学习的方法对手写汉字进行图像识别,借鉴GoogLeNet网络搭建了一个适合手写汉字识别的卷积神经网络。利用BN层训练神经
【基金项目】
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2017年福建省教育厅科技项目(项目编号:JAT170942)
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针对传统手写汉字识别的特征提取方法的局限性,采用深度学习的方法对手写汉字进行图像识别,借鉴GoogLeNet网络搭建了一个适合手写汉字识别的卷积神经网络。利用BN层训练神经网络,最终训练得到的神经网络在验证集上的top1正确率达到96%以上,top3正确率达到98%以上,并具有很好的泛化能力。这表明深度学习为脱机手写汉字识别系统的设计提供了新的思路,具备自动提取特征,且具有一定的实际意义。
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