基于卷积神经网络的数字图像特征降维算法杨栩中国知网四川教育学院摘要内容针对手写数字的图像特征维度过大的问题,提出了一种改进的深度神经网络算法。该算法利用20个卷积层提取手写数字图像的特征向量,特征向量经过Re LU激活函数后被20个池化层进一步降低向量维度,降维后的数字图像计算量大大降低。采用整流线性单元函数作为激活函数,有效解决了梯度消失问题和过拟合问题。关键词降维 卷积神经网络 池化 整流线性单元函数 梯度消失