基于卷积神经网络的手写数字体识别方法研究任务书

 2020-02-11 12:02
设计(论文)主要内容

卷积神经网络CNN在近些年的机器视觉领域,是最具影响力的创新结果。在经典LeNet-5模型的基础上,改进卷积神经网络模型,对改进后的模型及网络训练过程进行分析,推导网络模型训练过程中涉及到的前向和反向传播算法.将改进的模型在MNIST数据集上进行实验,分析卷积层不同卷积核数量及大小、每批数量、网络学习率等参数对识别性能的影响。

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