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> Universe Scientific Publishing
> 2021年3卷2期
>
基于改进CNN的实时手写数字识别
DOI:
10.18686/jsjxt.v3i2.46728
基于改进CNN的实时手写数字识别
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16
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任 峻东, 周 丽
四川大学锦城学院 计算机与软件学院
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摘要:
手写数字识别,即识别程序对读入的手写体数字进行识别,并反馈出识别结果的一种技术。伴随随着深度学习的火爆,识别技术也得到了良好的发展,其中包括数字识别,汉字识别,英文识别等等,其中数字识别拥有广泛的使用场景,例如可用于教育行业,实现批量打分,或者用于财务金融领域,实现报表的自动导入等等。本文详细介绍了LeNet-5网络的基本概念和关键结构,并引入了空洞卷积的概念来改进网络。采用了成熟的手写数字集MNIST,进行两个的模型训练,最后配合可视化窗口来实现数字书写和识别的同时化。
关键词:
深度学习;MNIST;LeNet-5 卷积神经网络;空洞卷积
在线出版日期:
2025-08-22
(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
Universe Scientific Publishing
ISSN:2661-3719
年,卷(期):
2021
,3
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