Signed-MNIST-reognition：用于识别手语MNIST数据集中字母的卷积神经网络模型-源码
MNIST签名
我开发了一种卷积神经网络模型，用于识别字母，该模型由24个美国手语（ASL）字母组成（不包括需要运动的字母）。 该CNN使用4个卷积层，4个池化层和2个完全连接的层来将ASL中的输入图像准确分类为相关字母。 该模型在25个时期内可达到99.986％的精度，在15个时期内可实现始终如一的精确度> 99％，且运行时间少于10分钟。
该模型是在Kaggle中构建的，可轻松导入和操作数据集，原始脚本以及执行输出可在 查看。
在此项目中实施的图书馆：
凯拉斯
TensorFlow
脾气暴躁的
大熊猫
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