MATLAB环境下LeNet网络的手写数字识别.pdf
LeNet网络是最早成功应用于图像识别的卷积神经网络.本文在MATLAB环境下,利用深度卷积神经网络工具箱MatConvNet,设计出一个标准的LeNet网络,并进行训练和测试,实现0-9十个手写数字的识别.实验结果表明,只训练1次的分类器也可达到90％以上的识别准确率,生成的20个不同训练次数的分类器的性能随着分类器的训练次数的增加是有一个逐步提高的正相关关系.
作者：丁娇丛爽林文瑞张飞王大欣
作者单位：中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,中国,230027
母体文献：第22届中国系统仿真技术及其应用学术年会(CCSSTA2021)论文集
会议名称：第22届中国系统仿真技术及其应用学术年会(CCSSTA2021)
会议时间：2021年7月1日
会议地点：合肥
主办单位：中国自动化学会,中国系统仿真学会
语种：chi
分类号：
关键词：图像识别 手写数字 卷积神经网络 准确率
在线出版日期：2022年8月26日
基金项目：
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