计算机应用

作者：王建仁, 马鑫, 段刚龙, 薛宏全

单位：西安理工大学 经济与管理学院, 西安 710054

关键词：边缘智能,卷积网络,手写数字识别,Leaky_ReLU,混合池化,自适应,dropout,遗传算法

基金：陕西省重点学科资助项目（107-00X901）。

随着边缘智能的快速发展，现有手写数字识别卷积网络模型的发展已越来越不适应边缘部署、算力下降的要求，且存在小样本泛化能力较差和网络训练成本较高等问题。借鉴卷积神经网络（CNN）经典结构、Leaky_ReLU算法、dropout算法和遗传算法及自适应和混合池化思想构建了基于LeNet-DL改进网络的手写数字识别模型，分别在大样本数据集MNIST和小样本真实数据集REAL上与LeNet、LeNet+sigmoid、AlexNet等算法进行对比实验。改进网络的大样本识别精度可达99.34%，性能提升约0.83%；小样本识别精度可达78.89%，性能提升约8.34%。实验结果表明，LeNet-DL网络相较于传统CNN在大样本和小样本数据集上的训练成本更低、性能更优且模型泛化能力更强。

来源：2019年第12期

《计算机应用》期刊编辑部

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