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文章对比了使用TensorFlow搭建的两种使用MNIST数据集训练的神经网络模型,并对神经元个数、激活函数、学习率、优化器等参数不断优化。结果表明,在足够的训练数据集下,简单的神经网络模型对手写字符的识别已经能达到较高水平,额外的技巧则大大增强了模型的泛化能力与鲁棒性。
基于BP神经网络的手写字符识别
【摘 要】
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文章对比了使用TensorFlow搭建的两种使用MNIST数据集训练的神经网络模型,并对神经元个数、激活函数、学习率、优化器等参数不断优化。结果表明,在足够的训练数据集下,简单的神经网络模型对手写字符的识别已经能达到较高水平,额外的技巧则大大增强了模型的泛化能力与鲁棒性。
【机 构】
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南京林业大学
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2021年01期
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