针对卷积神经网络识别脱机手写体汉字时出现的梯度弥散问题,提出一种基于反馈知识迁移的识别方法。将卷积神经网络分解为主网络与若干子网络,使网络参数转移到低层数网络中。按字型结构分割脱机手写体汉字送入子网络中训练,再使用知识迁移将多个子网络的知识迁移到主网络中,结合反馈理论自适应调节子网络权重系数,实现对网络整体的知识整合。仿真实验表明:本文方法有效缓解了梯度弥散现象,具有较高的识别率。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
