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包括深度学习在内的人工智能技术在所有领域都起着重要作用，并且与技术的进步一致。手写数字识别是计算机视觉领域的重要问题，该领域用于诸如光学角色识别和手写数字之类的广泛应用程序中。在当前的研究中，我们描述了一种独特的深度学习技术，该技术使用具有更好归一化算法和调整后的超参数的卷积神经网络（CNN）框架，以提高效率并推广。与传统技术对比，我们的方法集中于通过使用可调节的放弃率和创新的汇总程序来最大程度地拟合过度拟合，从而使手写数字分类的准确性更高。经过大量研究，推荐的方法获得了99.03％的出色分类精度，证明了其识别手写数字中复杂结构的能力。通过对召回，准确性，F1分数以及混淆矩阵评估在内的措施的完整审查，可以增强该方法的有用性，这些措施显示了所有数字类别的改进。。调查结果突出了所使用的创新概念布局和优化方法，这代表了数字识别领域的实质性飞跃。
手写数字识别系统的深度学习
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