《表4 不同识别模型的比较》

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《基于GoogLeNet的手写体汉字识别》

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为进一步评估模型的识别能力，使用MNIST数据集进行了手写体数字的识别实验。HCCR-IncBN模型输入设置为28x28，由于MNIST数据集较小，为增强泛化能力，将dropout数值修改为0.5。共训练了14040次，在测试集上的识别准确率为99.37%。表4展示了在MNIST数据集上不同识别方法的比较，可以看出HCCR-IncBN模型具有最高的识别准确率。