///选项卡9

研究文章

在梵文字母手写字符识别的性能改进

表9

错误率为各种数据集使用直接的像素值。


数据集	训练样本	测试样品	神经网络配置	包括培训时间的数据集	误差百分比

MNIST手写的数字	50000年	10000年	784-100-10	4846秒	2.25
MNIST手写的数字	50000年	10000年	784-200-100-10	9471秒	2.15
MNIST手写的数字	50000年	10000年	784-200-10	7923秒	2.13
ISI数字	18000年	3500年	784-100-10	1524秒	3.31
ISI数字	18000年	3500年	784-200-100-10	3239秒	3.17
ISI数字	18000年	3500年	784-200-10	2767秒	2.74
cpar - 2012字符	49000年	29400年	784-100-49	3903秒	21.54
cpar - 2012字符	49000年	29400年	784-200-49	8334秒	18.6
cpar - 2012字符	49000年	29400年	784-200-100-49	8794秒	17.21
cpar - 2012数字	26250年	8750年	784-200-11	5422秒	2.53
cpar - 2012数字	26250年	8750年	72-100-11	2153秒	2.8
cpar - 2012数字	26250年	8750年	784-200-100-11	5560秒	2.77

文章奖:2020年杰出的研究贡献,选择由我们的首席编辑。获奖的文章阅读。