针对传统多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)模型在手写数字识别方面识别精度不高、识别效率较低的问题,提出改进的多层感知机模型,引入Dropout解决过拟合问题,Adagrad优化参数调试过程,ReLU解决梯度弥散问题,并在TensorFlow软件平台上实现该改进模型。实验表明,该改进的MLP模型能够有效地进行特征学习,在提高识别性能上表现优秀。与传统MLP算法模型相比,识别准确率提高了将近7.0%,识别效率提高了27.3s。
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