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【摘 要】
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针对被强噪声污染的小样本水表读数数据集,提出一种基于卷积神经网络(CNN)迁移学习的字符识别方法。在Tensor Flow框架下搭建卷积神经网络,将批归一化应用到网络模型的构建中,并对目标函数进行优化来提高网络的性能。通过迁移学习的方法提高小样本数据集的识别率,采用大样本数据集对卷积神经网络的结构参数进行预训练后,共享浅层网络层参数。再利用小样本数据集对深层网络层参数进行训练,实现字符分类。实验结
【机 构】
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江南大学物联网工程学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2020年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771223),江苏省重点研发计划资助项目(SBE2018334)
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