TensorFlow练习22: 手写汉字识别

MNIST手写数字数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。本帖就介绍一个和MNIST类似,同时又适合国人练习的数据集-手写汉字数据集,然后训练一个简单的Deep Convolutional Network识别手写汉字。

识别手写汉字要把识别手写洋文难上很多。首先,英文字符的分类少,总共10+26*2;而中文总共50,000多汉字,常用的就有3000多。其次,汉字有书法,每个人书写风格多样。

手写汉字数据集: CASIA-HWDB

下载HWDB1.1数据集:

这个数据集由模式识别国家重点实验室共享,它还共享了其它几个数据库,先mark:

  • 行为分析数据库
  • 三维人脸数据库
  • 中文语言资源库
  • 步态数据库
  • 掌纹数据库
  • 虹膜库数据

手写汉字的样子:

TensorFlow练习: 手写汉字识别

由于时间和系统资源有限,我只使用数据集的一部分(只识别最常用的140个汉字)。

训练模型

Computation Graph:

TensorFlow练习22: 手写汉字识别

loss:

TensorFlow练习22: 手写汉字识别

准确率:

TensorFlow练习22: 手写汉字识别

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