1) Struttura matematica del neurone

2) Struttura della rete neurale della BP

3) Processo di training del modello: durante la previsione delle immagini, la regressione Softmax stima una probabilità per ciascuna categoria e restituisce come risultato il numero con la probabilità più alta.

Fx è un filtro addestrabile Utilizzare fx per convolvere un'immagine di input e aggiungere un bias bx tramite la funzione di attivazione Sigmoid per ottenere lo strato di convoluzione Cx. Mj è il valore della mappa delle caratteristiche di input

1) Algoritmo di discesa del gradiente

2) Scegliere l'entropia incrociata come funzione di perdita: minore è l'entropia incrociata, meglio è

3) Processo algoritmo

L'impatto di diversi valori del numero del vicino K sulla precisione dell'algoritmo, K=5 è il migliore

Confrontare con i tassi di riconoscimento di diversi popolari algoritmi di riconoscimento delle cifre scritte a mano

Il tasso di riconoscimento dell'algoritmo di riconoscimento delle cifre scritte a mano basato su KNN CNN utilizzato in questo articolo è del 99,7%, mentre il tasso di riconoscimento del metodo di riconoscimento delle cifre scritte a mano basato sulla rete neurale convoluzionale migliorata è del 99,2% e il metodo di riconoscimento delle cifre scritte a mano basato su VGG-16 migliorato e Naive Bayes hanno un tasso di riconoscimento del 99,2%. Il tasso di riconoscimento del metodo di riconoscimento è del 99,36%.