基于深度学习模型的图像识别应用研究

摘要

传统的图像识别主要是基于浅层神经网络,主要包括人工神经网络和支持向量机,然而这些浅层神经网络的特征提取能力有限.本文提出的增强卷积神经网络,通过将批量归一化层添加到卷积神经网络中既可以加快模型的运行效率、消除过拟合情况,还可提高识别准确率.本文实验基于MNIST数据集,大量的实验充分验证所提深度模型的识别能力.