BP神经网络手写体识别

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BP神经网络手写体识别

详 情 说 明

BP神经网络在手写体识别中的应用

BP（反向传播）神经网络是一种经典的多层前馈神经网络，通过误差反向传播算法调整权重和偏置，适用于手写数字识别这类分类问题。其核心分为三个阶段：

数据预处理 手写体BMP图像需转换为神经网络可处理的格式。通常将28×28像素的图像展平为784维向量，并进行归一化（如像素值缩放到[0,1]区间），以提升训练稳定性。

网络结构设计 输入层：节点数与图像像素维度一致（如784）。 隐藏层：常用1~2层，每层节点数需实验调整（如128或256），激活函数多采用ReLU或Sigmoid。 输出层：节点数对应分类类别（如10个数字对应10节点），Softmax函数输出概率分布。

训练与评估 反向传播：通过交叉熵损失函数计算误差，利用梯度下降法（如Adam优化器）逐层调整参数。 识别率计算：测试时，对比网络预测结果与真实标签，统计正确预测数占总测试样本的比例。

优化方向 数据增强（如旋转、平移BMP图像）可提升泛化能力。 加入Dropout层防止过拟合，或改用卷积神经网络（CNN）以更好地捕捉局部特征。

BP网络虽结构简单，但通过合理调参仍可达到较高识别率，是理解深度学习基础的经典案例。