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基于改进Inception卷积神经网络的手写体数字识别
摘要：本论文针对手写体数字识别问题，提出了基于改进Inception卷积神经网络的方法。首先介绍了传统的卷积神经网络在手写体数字识别任务上的局限性，然后引入了Inception网络的结构，分析了其优势与不足。在此基础上，对Inception网络进行了改进，提出了一种新的网络结构，包含多个Inception模块和全连接层。实验结果表明，改进的Inception网络在手写体数字识别上取得了较好的性能表现。
关键词：手写体数字识别；卷积神经网络；Inception网络；改进模型
1.引言
手写体数字识别一直是计算机视觉领域的一个重要问题，它在实际生活中有广泛的应用，比如邮件自动分类、银行支票识别等。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在图像分类任务中有着卓越的表现，而手写体数字识别正是一种典型的图像分类问题，因此CNN被广泛应用于手写体数字识别中。
然而，传统的CNN在手写体数字识别中存在一些问题。首先，传统的CNN网络结构比较简单，对于复杂的手写体数字图像往往需要更深、更复杂的网络结构才能取得较好的识别效果。其次，传统的CNN网络结构对图像的空间维度信息处理较为有限，没有充分利用图像的纵横比例信息。另外，传统的CNN网络结构使用固定大小的卷积核，对不同尺寸的特征提取效果没有针对性优化。
为了解决以上问题，我们引入了Inception网络结构，并对其进行改进。Inception网络是由Google研究团队在2014年提出的，它通过多尺度的卷积核和池化核来提取图像的多尺度特征，同时通过并行的卷积和池化操作来保留图像的空间维度信息。通过改进Inception网络结构，我们希望能够提高手写体数字识别的准确率。
2.相关工作
手写体数字识别问题在过去的几十年里一直备受关注，研究者提出了许多不同的方法。最早的方法是基于手工设计的特征提取算法，比如使用SIFT算法提取图像的局部特征，再通过分类算法进行识别。然而，这些方法对于不同尺寸的手写体数字图像效果较差。
随着深度学习的兴起，CNN逐渐成为手写体数字识别的主流方法。LeNet-5是最早的卷积神经网络之一，它在手写体数字识别上取得了较好的性能。随后，AlexNet、VGGNet和GoogLeNet等网络相继提出，它们在图像分类任务上取得了更好的结果。其中，GoogLeNet引入了Inception网络结构，并取得了很好的效果。
3.Inception网络
Inception网络通过并行的卷积和池化操作来提取图像的多尺度特征，它的核心思想是同时考虑不同尺度和不同维度的信息。Inception网络的基本结构如图1所示。图1中的Inception模块由四个分支组成，分别是1×1卷积、3×3卷积、5×5卷积和3×3最大池化。这样的设计可以使网络在保留更多细节信息的同时，减少网络的参数量。
4.改进的Inception网络模型
基于对传统CNN的分析和对Inception网络的理解，我们对Inception网络进行了改进。改进的Inception网络模型的结构如图2所示。改进的模型在原始的Inception网络模块的基础上增加了多个Inception模块和全连接层。在多个Inception模块之间，我们添加了BatchNormalization层和ReLU激活函数，以增加网络的非线性能力。
5.实验和结果
我们使用MINST数据集进行实验，评估改进的Inception网络模型在手写体数字识别上的性能。实验结果如表1所示。我们比较了改进的Inception网络模型和传统的CNN模型的识别准确率。从实验结果可以看出，改进的Inception网络模型在手写体数字识别上取得了更好的性能。
6.结论
本论文提出了一种基于改进Inception卷积神经网络的方法，用于手写体数字识别。通过引入Inception网络结构并对其进行改进，我们提出了一种新的网络模型，在MINST数据集上取得了较好的性能表现。未来的研究可以进一步探索在更大规模的数据集上验证改进的方法，并与其他现有的手写体数字识别方法进行比较。