基于融合卷积神经网络模型的手写数字识别

针对传统手写数字识别方法识别率较低的问题,提出一种融合卷积神经网络(F-CNN)模型。通过结合暹罗网络(SN)模型和二进制卷积神经网络(B-CNN)模型的高级特征,扩展网络高级层的尺寸,增强F-CNN模型的特征表达能力。在网络训练过程中,设计周期性数据打乱策略,提高F-CNN模型的收敛速度,更好地实现手写数字识别。在MNIST数据集上的实验结果表明,融合模型对于手写数字的识别准确率达到99.10%,识别性能优于SN模型和B-CNN模型。