摘要
本文研究了基于神经网络随机梯度下降法的手写数字识别方法。首先,阐述了基于MNIST手写数字图像的神经网络识别模型;其次,分析了基于神经网络随机梯度下降法的手写数字识别方法的实现步骤;最后,完成的实验表明该方法的识别准确率较高。
Firstly,the neural network recognition model based on MNIST handwritten digital image is described,and then the implementation steps of handwritten digital recognition method based on neural network stochastic gradient descent algorithm are analyzed.Finally,the experiments show that the recognition accuracy of this method is high.
作者
李凌云
LI Lingyun(Hunan Polytechnic of Environment and Biology,Hengyang Hunan 421000,China)
出处
《信息与电脑》
2021年第17期74-76,共3页
Information & Computer
基金
2020年湖南环境生物职业技术学院青年基金项目“基于深度学习的手写数字识别方法研究”(项目编号:ZK2020-08)。
关键词
神经网络
损失函数
梯度下降法
neural network
loss function
stochastic descent algorithm
