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基于深度卷积神经网络的有效手写数字识别
基于深度卷积神经网络的有效手写数字识别
Sriram V.P Yellapragada SS Bharadwaj Rajaram P Sudhakar S Kolla Bhanu Prakash
摘要
本文提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的简单神经网络方法，用于手写数字识别。传统机器学习算法如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）及自组织映射（SOM）在处理手写数字识别任务时，由于书写风格的高度多样性，常被视为难以解决的问题。本文采用包含70,000个手写数字样本、涵盖250种不同书写形式的MNIST数据集，构建并训练卷积神经网络模型。实验结果表明，该方法在使用60,000个样本进行训练、10,000个样本用于验证的情况下，实现了98.51%的识别准确率，训练过程中的损失低于0.1%，展现出优异的泛化能力与实际应用潜力。