作者：陈德强; 潘峰; 李伟多尺度卷积神经网络knn分类器特征提取
摘要：深度学习在图像处理、语音等领域取得了突破性的进展.针对深度神经网络构造复杂且训练耗时等问题,研究了一种基于多尺度卷积核特征提取算法的手写数字识别技术.首先使用多种不同尺度的卷积核,将所有特征数据文件进行归一化处理;其次使用MATLAB提取训练集样本和测试集特征,并使用Java语言编写KNN分类器程序作为评价标准进行测试;最后在Mnist手写数字图像数据集上进行实验,得到较好的识别效果.
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