Basic Neural Network

资 源 简 介

Basic Neural Network

详 情 说 明

神经网络（ANN）在字符识别任务中扮演着重要角色，尤其是通过正则化技术优化模型性能。字符正则化的核心目标是将不同形态的字符（如手写体、印刷体或扭曲文本）映射到统一的标准表示，便于后续识别。

典型的实现思路包括以下阶段： 输入预处理：原始字符图像经过灰度化、二值化等操作，减少噪声并突出特征。 特征提取：通过卷积层（CNN）自动捕获笔画、边缘等局部特征，或将字符转换为向量表示。 正则化层：引入Dropout或Batch Normalization等技术，防止过拟合，提升模型对字体变形、噪声的鲁棒性。 输出标准化：全连接层将特征映射到目标字符类别，结合Softmax输出概率分布。

扩展场景中，可结合注意力机制处理字符间空间关系，或利用对抗生成网络（GAN）增强训练数据多样性。这种方案适用于OCR系统、验证码识别等实际应用。