题目：基于DL4J库CNN手写识别原理研究与实现摘要卷积神经网络作为一种深度单方向传播的可用一个有向无环图表示的网络，其在计算机对图像的处理中应用效果非常好。LeNet-5模型是一个专门为手写数字识别而设计的最经典的卷积神经网络模型。借助MNIST字符库数据集，优化卷积层样本的训练模式，即将每批固定输入样本和固定迭代次数的原始训练模式优化为每批不同输入样本和不同迭代次数的混合训练模式。优化后的训练方法可以提高识别速度，减少预处理的工作量。实验结果表明，优化后的混合样本输入法在保证样本训练时间相等的前提下，可以获得较高的识别率。关键词：手写数字识别；MNIST字符集；卷积神经网络；Lenet-5模型ABSTRACTAsakindofdeepunidirectionalpropagationnetwork,convolutionalneuralnetworkcanberepresentedbyadirectedacyclicgraph,whichhasbeenwellappliedinimageprocessingbycomputer.Lenet-5modelisthemostclassicalconvolutionalneuralnetworkmodelspeciallydesignedforhandwrittendigitrecognition.WiththehelpofMNISTcharacterlibrarydataset,thetrainingmodeofconvolutionlayersamplesisoptimized,thatis,theoriginaltrainingmodeofeachbatchoffixedinputsamplesandfixediterationsisoptimizedtothemixedtrainingmodeofeachbatchofdifferentinputsamplesanddifferentiterations.Theoptimizedtrainingmethodcanimprovetherecognitionspeedandreducetheworkloadofpreprocessing.Theexperimentalresultsshowthattheoptimizedmixedsampleinputmethodcanachievehighrecognitionrateonthepremiseofensuringthesametrainingtimeofsamples.Keywords:Handwrittendigitrecognition;MNISTcharacterset;convolutionalneuralnetwork;lenet-5model目录TOC\o"1-3"\h\z\uHYPERLINK\l_Toc2915第一章引言PAGEREF_Toc29155HYPERLINK\l_Toc21971.1选题依据和研究意义PAGEREF_Toc21975HYPERLINK\l_Toc192271.2数字识别发展及研究情况PAGEREF_Toc192275HYPERLINK\l_Toc264061.3手写数字识别说明PAGEREF_Toc264066HYPERLINK\l_Toc29278第二章选题相关算法PAGEREF_Toc292787HYPERLINK\l_Toc215312.1手写识别算法发展PAGEREF_Toc215317HYPERLINK\l_Toc1062.2深度学习算法分类PAGEREF_Toc1068HYPERLINK\l_Toc132752.2.1据学习方法分类PAGEREF_Toc132758HYPERLINK\l_Toc106582.2.2据编解码方法分类PAGEREF_Toc106588HYPERLINK\l_Toc113742.2.3据技术结构应用分类PAGEREF_Toc113749HYPERLINK\l_Toc313182.3识别结果分类与对比PAGEREF_Toc313189HYPERLINK\l_Toc178302.4章节总结PAGEREF_Toc1783010HYPERLINK\l_Toc23758第三章基于CNN手写识别的实现PAGEREF_Toc2375811HYPERLINK\l_Toc90893.1手写识别分析PAGEREF_Toc908911H