10.3969/j.issn.2095-2163.2018.02.021
基于卷积神经网络的脱机单个手写汉字识别
本文在GoogLeNet网络基础上搭建了一个适合手写汉字识别的卷积神经网络.研究建立了新的手写汉字训练集,新训练集综合了现有的训练集并剔除了其中的错误,同时加入印刷体训练集,增加书写风格的多样性.训练神经网络时采用随机梯度下降算法,并加入动量项加速网络参数的收敛,使用正则项防止过度拟合,最终训练出的神经网络在训练集上的正确率为99.56％,在验证集上的正确率达到96％,并具有很好的泛化能力.
手写汉字识别、卷积神经网络、深度学习
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
2018-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
92-95,99
