论文提出仅含111万参数的卷积网络,在46类DHCD手写天城文识别上达到99.73%,较此前较大模型缩小15.6倍,并观察到所有测试模型都出现11个错误的共同下限。模型还在CMATERdb数字数据集零样本达到76.6%、微调后达97.8%,平均损坏鲁棒性准确率为75.7%。
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