基于CNN优化的手写数字识别技术研究

作者：魏峰; 山磊

来源：连云港职业技术学院学报, 2020, 33(02): 5-7.

DOI：10.19858/j.cnki.1009-4318.2020.02.004

• 深度学习
• CNN
• DNN
• 数字识别
• 图像处理

在深度学习领域中,手写数字识别是通过对大量的手写数字数据集的训练和测试、权重和偏置的优化,从而达到设计良好的网络模型。针对手写数字的形式多样性,从DNN和CNN网络结构入手,分析Le Net5的实际效果,采用Adam优化器和最佳的学习步长,实现了良好的识别效果。实验结果表明,论文所提方法能够显著提高手写数字的识别精度,对数字识别领域有重要的研究意义和商业价值。

• 单位
  连云港职业技术学院; 机电工程学院; 南京理工大学紫金学院