基于卷积神经网络CNN的手写数字识别算法研究

手写数字识别是图像分类的常见应用方向,可广泛应用于快递编码识别、简历电话号码识别、电脑自动判卷等方面。为了解决BP神经网络在手写数字识别中全连接模型参数过多、网络计算数据量大、识别准确率低等问题,采用卷积神经网络CNN进行手写数字识别。采用PyTorch搭建了网络模型,对MNIST数据集进行训练,手写数字识别;采用交叉熵损失函数和Adam优化算法,并设置学习率为0.001;经过100个Epoch后,识别准确率达到了99%,通过GUI界面可以识别自制的手写数字,具有很强的鲁棒性。