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基于多神经网络集成的手写数字识别的中期报告
一、项目背景
手写数字识别是计算机视觉中的一个热门领域，目前在许多领域都有广泛的应用。识别手写数字的过程是通过将图片转换为数字来实现的。
本项目的目标是使用多个神经网络模型进行手写数字识别，并使用模型集成方法来提高准确性。
二、项目进展
1.数据集的准备
我们选用了MNIST手写数字数据集进行实验，该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是一幅28x28的图片，其中包含0到9十个数字。
在进行模型的训练和测试前，我们进行了数据的预处理，包括数据的归一化、像素值的反转等操作。
2.模型的设计和训练
我们选用了三种不同的神经网络模型作为基础模型，分别是卷积神经网络（CNN）、全连接神经网络（FCN）和循环神经网络（RNN）。
对于每个模型，我们使用交叉熵损失函数和优化算法进行训练。在训练过程中，我们使用了dropout和批标准化等技术来防止过拟合。
3.模型的集成
为了提高模型的准确性，我们采用了多个模型的集成方法。具体来说，我们使用了投票、平均值和堆叠三种集成方法进行实验。
在投票和平均值方法中，我们使用了三个基础模型中的两个模型进行集成。在堆叠方法中，我们先将三个基础模型的输出作为输入，再使用一个全连接神经网络进行集成。
三、下一步计划
接下来，我们的计划是对三个基础模型和三个模型集成方法进行进一步的优化和实验。我们还将尝试使用更复杂的神经网络模型，如卷积循环神经网络（CRNN）和注意力机制等来提高模型的准确性。
同时，我们也将在更大规模的数据集上进行实验，以验证我们的模型在不同场景下的性能。