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Apr, 2012
卷积神经网络用于房屋数字分类
Convolutional Neural Networks Applied to House Numbers Digit Classification
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Pierre Sermanet, Soumith Chintala, Yann LeCun
TL;DR
本文使用卷积神经网络(ConvNets)分类实际房屋数字，通过学习多层特征和使用Lp pooling等方法优化传统神经网络结构并在SVHN数据集上实现了94.85%的准确率，比以前的方法提高了45.2%的准确性，同时分析了ConvNets中不同池化方法和多层特征的优劣。
Abstract
We classify digits of real-world house numbers using convolutional neural networks (
convnets
).
convnets
are
hierarchical feature learning
→