基于改进的Le Net-5手写数字识别研究被引量：7

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摘要针对手写数字图像的特点,改进了传统LeNet-5卷积神经网络模型。首先使用双线性插值方法对MNIST数据集图像进行预处理,使用预处理后的图像数据训练改进的LeNet-5模型,在MNIST测试集正确率达到99.21%。此外,还将MNIST测试集与部分训练集互换,对模型进行交叉检验,交叉检验正确率达到99.17%。实验证明,改进的LeNet-5在手写数字识别上有较好的准确性能。

作者尹晓伟王真真孟庆林陈书旺

机构地区河北科技大学信息科学与工程学院河北经贸大学信息技术学院

出处《信息通信》 2019年第3期17-18,共2页 Information & Communications

关键词 LeNet-5 卷积神经网络 MNIST 手写数字识别

分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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