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基于一种改进Inception的脱机手写汉字识别
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| 由于字形的复杂多变，脱机手写汉字的识别一直是模式识别的难题，深度卷积神经网络的发展为其提供了一种直接有效的解决方案。研究基于inceptions 结构神经网络的脱机手写汉字识别,提出了一种inception结构的改进方法，它具有结构更加简单、网络深度扩展更加容易、需要的训练参数量更少。该方法在数据集CISIA-HWDB1.1 上进行了实验验证，采用随机梯度下降优化算法，模型达到了96.95%的平均准确率。实验结果表明，使用改进的inception结构在图像分类上具有更好的鲁棒性，更容易扩展到其他应用领域。 |
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Journal:计算机应用研究
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chinaXiv:201901.00144
(or this versionchinaXiv:201901.00144V1)
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陈站,邱卫根,张立臣.(2019).基于一种改进Inception的脱机手写汉字识别.计算机应用研究.[ChinaXiv:201901.00144] (Click&Copy)
| Version History | ||||
|---|---|---|---|---|
| [V1] | 2019-01-28 14:33:28 | chinaXiv:201901.00144V1 | Download | |
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