53、手写数字识别：多种机器学习算法对比分析

手写数字识别：多种机器学习算法对比分析

1. 引言

手写数字识别在OCR和模式识别领域广为人知，可应用于邮政编码识别、银行支票处理、表单数据录入等场景。评判一个识别系统的指标通常包括识别准确率、耗时、内存等，特征提取和分类器选择对识别性能有很大影响。与在线手写数字识别相比，离线识别仍占主导地位。下面将介绍MNIST数据库以及多种用于手写数字识别的机器学习方法。

2. MNIST数据库

MNIST数据库通常由60,000张训练图像和10,000张测试图像组成，它是NIST更大数据集的一个子集。NIST的特殊数据库3（SD3）和特殊数据库1（SD1）共同构建了MNIST。在完整的样本集中，为使结果不受训练集和测试集选择的影响，会收集不同来源（SD3和SD1）的数据混合NIST数据库，其中训练图像和测试图像中SD3和SD1各占一半。实验表明，图像数量、计算机配置以及CPU运行状态等因素都会对性能产生很大影响。

3. 机器学习方法

以下是10种用于手写数字识别的机器学习方法：
- CNN（卷积神经网络） ：传统的CNN由输入层、卷积层、池化/下采样层和全连接层组成。卷积层检测前一层特征的局部组合，池化层将语义相似的特征合并为一个。与其他深度架构的主要区别在于，CNN设计为使用最少的预处理。基于CNN的推理存在大量卷积运算和大内存需求这两个常见瓶颈。在CPU环境中，CNN的准确率最高可达99%，但训练耗时约7389秒。测试在Matlab深度学习工具箱中进行，使用60000张图片进行训练，10000张图片进行测试，每张图片大小为28 * 28。CNN层包括输入层、2个卷积层、2个子采样层，alph