论文笔记《A novel hybrid CNN–SVM classifier for recognizing handwritten digits》
来源：互联网 发布：银魂madao知乎 编辑：程序博客网 时间：2024/06/07 06:40
一，动机
手写字体识别已经被研究好多了，最好的识别率为99.65%，是用一个六层的网络结构。但是以往只是关注它的识别率，而不是可靠性，这篇论文着重关注它的可靠性。
二，结构
先分别介绍SVM，CNN原理，再介绍CNN—SVM混合模型
1，用libsvm构建SVMs,
2，CNN用的是图1的结构，图2是本论文混合模型的结构
3，The SVM takes the outputs from the hidden layer as a new feature vector for training.
取值：N1=25，N2=50，N3=100,
4，优点分析
1)，CNN泛化能力不好，SVM来补充。
2)，CNN将节点的输出值两极化，一个接近+1，其余的接近-1，而SVM是估算每一类样本的概率值，更可靠，评价机制更有效。
3)，CNN提取一些细节等更为丰富的不变性特征。
三，实验
通过一些distortion techniques来扩充样本数量，经过调试选取参数delta=2的-11次方，C=128.训练错误率0.11%，测试错误率0.19%
结果对比
四，结果分析
1,错误样本：主要是这两对‘‘4–9’’and‘‘5–3’’相似，另外其他的书写不清等，人本身就很难识别。
2,可靠性分析
依赖于概率信息
另
训练时间比CNN单独训练要长，因为它包括单独训练CNN和SVM
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