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多通道注意力网络与集成迁移学习识别孟加拉手写字符
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过卷积神经网络和集成迁移学习的创新方法，提高了孟加拉手写字符识别的准确率。模型在原始数据集上达到92%的准确率，在预处理数据集上达到98%的准确率。
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关键要点
- 本研究针对孟加拉手写字符识别领域的研究不足。
- 引入了卷积神经网络与集成迁移学习的创新方法。
- 模型在原始数据集上达到了92%的准确率。
- 在预处理数据集上达到98%的准确率。
- 标志着孟加拉手写字符识别的重大进展。
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