【摘 要】
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卷积神经网络(CNN)在脱机手写汉字识别领域取得了杰出的研究成果。采用更深层卷积神经网络可取得更高识别准确率,但是模型容量和计算复杂度也会增加,将模型部署到存储资源和
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61771347,61372193)
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卷积神经网络(CNN)在脱机手写汉字识别领域取得了杰出的研究成果。采用更深层卷积神经网络可取得更高识别准确率,但是模型容量和计算复杂度也会增加,将模型部署到存储资源和计算力有限的移动设备上变得更加困难。为解决上述问题,提出一种基于深度可分离卷积的残差卷积神经网络。深度可分离卷积将标准卷积操作分离成特征提取和特征融合,逐深度卷积被用于特征提取,特征融合采用逐点卷积实现。使用深度可分离卷积改进残差网络,实现较深层的残差网络。模型使用联合的中心损失函数和softmax损失函数进行监督训练,可使模型学习具有判别性特征,提高了模型识别准确率。采用CASIA-HWDB数据集进行实验,结果表明该方法具有较低的模型容量和计算复杂度,能够达到96.50%的主流识别率。
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