| PyTorch下基于CNN的手写数字识别及应用研究 |
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| 引用本文： | 宗春梅,张月琴,石丁.PyTorch下基于CNN的手写数字识别及应用研究[J].计算机与数字工程,2021,49(6):1107-1112. |
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| 作者姓名： | 宗春梅 张月琴 石丁 |
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| 作者单位： | 忻州师范学院计算机科学与技术系 忻州 034000;太原理工大学计算机科学与技术学院 太原 030024 |
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| 摘 要： | 文章对卷积神经网络模型LeNet-5中的激活函数、下采样方式等进行改进,对训练参数进行调整,使改进后的模型手写数字识别准确率达到99.2％.使用PyTorch搭建模型,用MNIST数据集对模型进行训练,其后在自制数据集上进行测试,从识别准确率和训练速度等方面验证了模型的可靠性.借助TensorBoard监督整个网络模型的训练过程,指导对模型参数的优化调整.最后,将改进的网络模型服务于该校人工智能课程答卷分数的识别中,使手写分数得到准确识别.
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| 关 键 词： | CNN PyTorch 手写数字识别 可视化 自动登分系统 |
Research on Handwritten Number Recognition and Application Based on CNN Under PyTorch |
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| ZONG Chunmei,ZHANG Yueqin,SHI Ding.Research on Handwritten Number Recognition and Application Based on CNN Under PyTorch[J].Computer and Digital Engineering,2021,49(6):1107-1112. |
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| Authors: | ZONG Chunmei ZHANG Yueqin SHI Ding |
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