[发明专利]一种基于SqueezeNet的手写体数字识别方法在审
| 申请号： | 201810430128.X | 申请日： | 2018-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN108921007A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 苗红霞;顾倚榜;齐本胜;贾澜;熊天宇 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 丁涛 |
| 地址： | 213022 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SqueezeNet的手写体数字识别方法，具体包括：（1）预处理识别的手写体数字样本；（2）构建SqueezeNet卷积神经网络模型；（3）训练SqueezeNet网络模型，并对手写体数字测试集样本进行测试；（4）得出识别结果。本发明中的SqueezeNet网络模型相比于传统的AlexNet有效地减少了网络参数的总量，并且提高了手写体数字识别的精度，具备了模型压缩的基础，后续可更好地应用于移动端设备、分布式训练以及嵌入式硬件上。 | ||
| 搜索关键词： | 手写体数字识别 手写体数字 网络模型 样本 预处理 卷积神经网络 嵌入式硬件 移动端设备 有效地减少 模型压缩 网络参数 测试集 传统的 构建 测试 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于SqueezeNet的手写体数字识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1.1)预处理识别的手写体数字样本；(1.2)构建并初始化SqueezeNet网络模型；(1.3)利用构建好的SqueezeNet网络模型对手写体数字进行训练以及测试；(1.4)得出识别结果。
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