一種改進的Adaboost-BP算法在手寫數字識別中的研究
摘要：為了提高神經網絡對手寫數字的識別率,基于Adaboost思想改進Adaboost-BP二分類算法,實現用于多分類的Adaboost-BP算法,提高了神經網絡對手寫數字的識別率。改進了“弱”分類器權重值的計算公式,將權重值歸一化處理的步驟放到“弱”分類器迭代訓練完成之后,“強”分類器的構成不使用符號函數而是直接計算分類結果。實驗數據采用MNIST手寫數據庫,實驗結果顯示改進的Adaboost-BP算法構造出的“強”分類器分類結果正確率明顯高于“弱”分類器。改進的Adaboost-BP算法可明顯提高手寫數字識別正確率。
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