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卷积神经网络用于文字识别。

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简介：
卷积神经网络在文字识别领域得到了广泛应用，而在传统的模式识别范式中，通常需要先对图像数据进行特征的预提取。在提取了大量的特征之后，需要对这些特征进行深入的相关性分析，从而识别出能够最准确地代表字符本身的特征，并剔除那些与分类无关或存在自相关的特征。然而，基于人工经验的主观特征提取过程存在着显著的局限性：提取到的特征的差异性会对分类性能产生重大影响，甚至仅仅是特征提取顺序的微小变化都可能显著地影响最终的分类结果。此外，图像预处理环节的质量水平也会直接影响到后续特征的提取效果。

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