卷积神经网络(CNN)在图像识别方面起着无法替代的作用,其经典网络模型包括LeNet、AlexNet、VggNet等。笔者以MINIST数据集作为训练样本,在DIGITS上使用LeNet网络进行模型训练,根据数据集特征进行适用情境预测,采用相应图像测试模型准确率,验证适用情境预测的正确性,并结合测试结果对模型适用情境进行分析。该结论可以作为后续根据使用情境训练专用网络模型的参考。
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