需要算法计算量的左右，算法就可以达到与相当的精度。最后该算法有较强的抗过拟合能力，密集连接具备正则化效果，极大的降低了对训练集数量较少的任务的过拟合量。深度学习在文字识别领域的应用深度学习在文字识别领域的应用论文原稿，降小龙，基于语义结构和视觉焦点的场景目标识别中北大学，言处理领域的应用已经远超过传统机器学习的方法。虽然深度学习方法在机器学习领域非常热门，但通过本文的比较测试可以发现深度学习目前还存在两个问题。首先，深度学习需要大量的数据进行训练，才能表现出它的优势，面对小样本的问题，深度学习方法的效果效果进行对比使用两种方法对数据集识别效果对比随机抽取张测试集图片，分别进行识别测试。测试结果如表所示。準确率接近情况下的资源消耗对比对训练识别天猫工商执照图片，使用张原图，通过人工标注后进行训练的方式通过和进行文字识别网络选用作为激活函数，使用了个层进行演算，各个之间通过结构连接在起组成的网络，配合点，深度学习未来是否会完全取代其他的人工智能算法。基于对算法的实现通过进行文本检测用卷积神经网络取前层得到个多层矩形阵列的特征图，在这个特征图的每层里都取个的窗口特征量，并且让这个窗口特征量滑动。向个双，降小龙，基于语义结构和视觉焦点的场景目标识别中北大学，吴杰基于卷积神经网络的行为识别研究电子科技大学，。基于对算法的实现通过进行文本检测用卷积神经网络取前层得到个多层矩形阵列的特大量的数据进行训练，才能表现出它的优势，面对小样本的问题，深度学习方法的效果就会差强人意，而传统的机器学习方法就可以处理其次，在个别领域只需要采用传统的机器学习方法，便可以较好的解决问题，无需使用复杂的深度学习方法。参考文献训练识别天猫工商执照图片，使用张原图，通过人工标注后进行训练的方式，训练后准确率达到，此时使用深度学习方式识别此类图片准确率下降至，准确率相近。结论显然通过深度学习训练后的模型识别效果要远好于的效果，但是并不深度学习在文字识别领域的应用论文原稿向的神经网络输入得到的特征量，得到个结果为宽度长度的输出，然后配合长度为的全连接层开始输出。然后能得到个密集预测的文本结果，并用个标准的非极大值抑制算法来处理该结果。最后将大量的文本段利用基于图的文本行构造算法组合成文本行。来处理该结果。最后将大量的文本段利用基于图的文本行构造算法组合成文本行。关键词深度学习引言本文会通过在印刷体文字领域对两种技术进行些对比，验证讨论深度学习对比传统机器学习有什么过结构连接在起组成的网络，配合进行训练并得出最终的数据模型。该算法的数据经由层处理后，进行卷积操作然后传送给结构进行参数整合规范，通过池化减少参数图，在这个特征图的每层里都取个的窗口特征量，并且让这个窗口特征量滑动。向个双向的神经网络输入得到的特征量，得到个结果为宽度长度的输出，然后配合长度为的全连接层开始输出。然后能得到个密集预测的文本结果，并用个标准的非极大值抑制算法，说明深度学习最终会淘汰其他传统机器学习算法。目前深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的应用已经远超过传统机器学习的方法。虽然深度学习方法在机器学习领域非常热门，但通过本文的比较测试可以发现深度学习目前还存在两个问题。首先，深度学习需要传送给下层的结构，从而达到较高的精度。与传统的软件效果进行对比使用两种方法对数据集识别效果对比随机抽取张测试集图片，分别进行识别测试。测试结果如表所示。準确率接近情况下的资源消耗对比对深度学习在文字识别领域的应用论文原稿低了对训练集数量较少的任务的过拟合量。深度学习在文字识别领域的应用论文原稿。通过和进行文字识别网络选用作为激活函数，使用了个层进行演算，各个之间通用到有无监督的方法。但由于近年来该领域发展迅猛，些独有的学习手段相继被提出，因此越来越多的人将其单独看作种学习的方法。是种具有密集连接的。有以下长处首先如要在分类数据论文原稿。深度学习是机器学习的其中种技术，其训练深度神经网络也会用到有无监督的方法。但由于近年来该领域发展迅猛，些独有的学习手段相继被提出，因此越来越多的人将其单独看作种学习的方法。属于第代人工智能学习系统，由谷歌杰基于卷积神经网络的行为识别研究电子科技大学，。是种具有密集连接的。有以下长处首先如要在分类数据集上达到类似的准确率，网络结构比节省了半会差强人意，而传统的机器学习方法就可以处理其次，在个别领域只需要采用传统的机器学习方法，便可以较好的解决问题，无需使用复杂的深度学习方法。参考文献，训练后准确率达到，此时使用深度学习方式识别此类图片准确率下降至，准确率相近。结论显然通过深度学习训练后的模型识别效果要远好于的效果，但是并不能说明深度学习最终会淘汰其他传统机器学习算法。目前深度学习在计算机视觉和自然语进行训练并得出最终的数据模型。该算法的数据经由层处理后，进行卷积操作然后传送给结构进行参数整合规范，通过池化减少参数后传送给下层的结构，从而达到较高的精度。与传统的软件