基于卷积神经网络模型的手写数字辨识算法研究

摘要

针对目前基于卷积神经网络模型(CNN)手写数字辨识算法收敛速度慢、识别率低的问题,设计一种CNN网络模型.在模型训练时,改进模型学习率,使学习率指数可以动态衰减;使用Dropout正则化方法,提高模型的泛化能力;与批量随机梯度下降法、Momentum算法、Adagrad算法、RMSprop算法、Adam算法等参数优化方法作比较.实验结果表明:基于RMSprop或Adam的优化算法CNN模型在对MNIST数据集进行训练时,算法收敛速度快、测试集识别准确率为99.40％或99.70％.