标题：基于深度残差网络的手写体数字识别
作者：赵朋成 冯玉田 罗涛 雷安琪
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：手写体数字识别，深度残差网络，深度学习，数据增广，卷积神经网络
摘要：对传统深度残差网络进行改进，将其应用于手写体数字识别中。通过对卷积核大小、移动步长等参数进行调整使其适合手写体数字识别。在池化层使用重叠池化方案，池化单元采用3*3，步长为2，以有效保留上一层有用信息。实验中采用手写体数字数据库MNIST作为数据源，通过数据增广技术对训练数据动态扩充，以提高训练效果。实验结果表明，该方案可以有效提高识别率，而训练时间大幅度降低。