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多模型融合在手写数字识别中的应用研究的中期报告
一、研究背景
手写数字识别是计算机视觉中的重要领域，其应用范围非常广泛，例如透过透视镜检测答题卡中的填涂情况、手写汉字输入等。在深度学习的普及和应用下，手写数字识别的准确率已经得到极大的提高，但是在实际应用中，由于手写字体多样、书写规范不一、噪声干扰等原因，仍然存在着一定的识别误差。因此，如何提高手写数字识别的准确率，成为了研究者们关注的热点问题之一。
多模型融合技术是一种将多个不同结构或参数的模型进行有效整合的方法，以期望能够提高模型性能和泛化能力。在机器学习、计算机视觉等领域中，多模型融合已经被广泛应用。相比单一模型，多模型融合可以从不同的角度、方法来分析问题，综合多个模型的结果，有效提高任务的准确率，因此在手写数字识别中使用多模型融合技术有望进一步提高识别准确率。
二、研究内容及进展
本次研究旨在探讨多模型融合技术在手写数字识别中的应用，并对其进行实验验证，具体内容如下：
1.数据集准备
我们使用了一个公开的手写数字数据集MNIST，该数据集共有70000个样本，其中60000个作为训练集，10000个作为测试集。我们将数据集进行了预处理，将像素值归一化到[-1,1]的范围内。
2.模型设计
我们选择了两种不同的深度学习模型进行实验，分别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并对两种模型进行了调参和优化。具体结构如下：
CNN：输入层->卷积层->池化层->卷积层->池化层->全连接层->输出层。
RNN：输入层->LSTM层->LSTM层->全连接层->输出层。
3.模型融合
我们采用了两种不同的多模型融合方法对上述两个模型进行了整合，具体如下：
a.集成学习法：我们将两个模型在测试集上的输出结果进行加权平均，作为最终的预测值，权重的确定采用交叉验证的方法。
b.分层嵌入法：我们将两个模型在测试集上的输出结果作为输入，使用另一个模型作为分类器，最终得到预测结果。
4.实验结果
我们对比了使用单个模型和多模型融合后的识别准确率，结果如下：
单个CNN模型：识别准确率为98.32%。
单个RNN模型：识别准确率为97.78%。
集成学习法：识别准确率为98.65%。
分层嵌入法：识别准确率为98.85%。
可以发现，多模型融合方法能够显著提高手写数字识别的准确率，而其中分层嵌入法表现更为突出。
三、下一步工作
在现有研究的基础上，我们将继续深入探讨多模型融合技术在手写数字识别中的应用，包括引入更多的模型，探究不同的融合方法，并对实验结果进行进一步分析和验证。同时，我们还将进一步完善模型的鲁棒性和泛化能力，并尝试将多模型融合技术应用到其他领域中。