SqueezeNet和动态网络手术的脱机手写汉字识别

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 1次 | 上传用户：danble

【摘要】

：

传统和基于CNN的脱机手写汉字识别模型多数是为了追求更高准确率,未重视模型体积大小,模型中存在大量冗余参数,模型训练周期长并且很难在资源有限的平台上运行.针对这些问题,本文提出改进的SqueezeNet模型,保留了用小卷积核替代大卷积核的策略,采用层间的特征融合算法和L2范数约束的Softmax分类函数;然后再对参数裁剪进一步压缩,避免裁剪掉重要参数而损失过多准确率,采用动态网络手术算法来保证将误

【作者】

：

周於川谭钦红奚川龙

【机构】

：

重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

SqueezeNet 动态手术网络脱机手写汉字识别深度学习特征融合 L2-Softmax

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