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介绍了一种深度神经网络对英文字母进行识别.本文采用交叉熵损失函数层来提高学习速率.实验采用4层的深度神经网络模型60000个印刷体英文字母进行分类,实验准确率达到98.89％,有较好的识别性能,验证了本文多尺度梯度特征及深度神经网络模型在字母识别上的有效性.
基于深度神经网络的字母识别研究
【摘 要】
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介绍了一种深度神经网络对英文字母进行识别.本文采用交叉熵损失函数层来提高学习速率.实验采用4层的深度神经网络模型60000个印刷体英文字母进行分类,实验准确率达到98.89％,
【机 构】
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南京科技职业学院 江苏 南京 210048
【出 处】
：
电脑迷
【发表日期】
：
2019年1期
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