基于CNN的手写中文数字识别研究

为提高手写中文数字识别准确率,提出了一种基于TensorFlow平台的卷积神经网络模型.该模型使用反阈值二值化算法对图像进行预处理,以提高运算速度;通过调整卷积神经网络中的超参,以优化该模型的识别性能;使用多分类交叉熵损失函数对模型的损失函数进行度量,以验证模型的有效性.仿真分析结果显示,该模型识别手写中文数字的整体准确率达到99.58%、召回率达到99.53%,因此该模型在手写中文数字自动识别场景中具有良好的应用价值.