基于改进AlexNet卷积神经网络的手写体数字识别

来源 :河北工程大学学报（自然科学版） | 被引量 : 0次 | 上传用户：strongit_likai

【摘要】

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为了提高手写体数字的识别率,在AlexNet网络模型的基础上进行改进,引入Inception-res-net模块替换模型中的Conv3和Conv4来提升模型的特征提取能力;使用批归一化处理(BN)方法加快网络的收敛速度,防止过拟合;减少卷积核的数量,提升网络的训练速度.在MNIST数据集上进行训练与测试,实验结果表明改进的网络模型具有较高的检测精度,达到了0.9966,证明了本算法的有效性.

【作者】

：

谢东阳李丽宏苗长胜

【机构】

：

河北工程大学信息与电气工程学院,河北邯郸056038

【出处】

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河北工程大学学报（自然科学版）

【发表日期】

：

2021年4期

【关键词】

：

手写数字识别 AlexNet卷积神经网络 Inception-resnet模块批归一化处理

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