신경망의 성능 향상

확률적으로 대략적으로 올바른(PAC) 학습 모델에 기반한 부스팅 알고리즘을 사용하여 광학 문자 인식(OCR) 문제에서 단일 네트워크에 비해 성능을 상당히 향상시키는 신경망 앙상블을 구성합니다. 부스팅의 효과는 미국 우편 서비스의 분할된 우편번호로부터 12000개의 숫자와 국가 표준 기술 연구소에서 220000개의 숫자, 45000개의 대문자, 45000개의 소문자를 포함하는 네 개의 필기 이미지 데이터베이스에서 보고됩니다. 우리는 두 가지 성능 측정을 사용합니다: 원시 오류율(거부 없음)과 거부되지 않은 패턴에서 1% 오류율을 달성하기 위해 필요한 거부율. 부스팅은 성능을 상당히 향상시켰고, 경우에 따라 극적으로 향상되었습니다.