基于TensorFlow的CNN自由手写数字识别研究

• 作者: 徐颂民 江玉珍
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 手写数字 卷积 神经网络 深度学习 训练本样
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 页码范围: 11-12
• 页数: 2页
• 分类号: TP399

摘要

CNN卷积神经网络是图像识别和分类等领域的前沿研究方法。由于CNN模型训练效果与实际测试之间存在较大的差距,为提高自由手写数字的识别率,尝试使用TensorFlow搭构CNN网络模型,在完成MNIST数据集训练的基础上实现对自由手写数字的识别,并根据两种样本状态的差别和识别结果提出效果分析及改进方法,实验证明该改进方法获得明显效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江玉珍	韩山师范学院计算机与信息工程学院	51	159	6.0	10.0
2	徐颂民	华南理工大学继续教育学院	4	1	1.0	1.0