Ансамбль из семи глубоких сверточных нейросетей (CNN), который в 2010 году совершил прорыв в распознавании рукописного текста. Эта модель ИИ значительно сократила разрыв между машинным и человеческим восприятием на сложном датасете NIST SD 19, включая буквы разного регистра.
In 2010, after many years of stagnation, the MNIST handwriting recognition benchmark record dropped from 0.40% error rate to 0.35%. Here we report 0.27% for a committee of seven deep CNNs trained on graphics cards, narrowing the gap to human performance. We also apply the same architecture to NIST SD 19, a more challenging dataset including lower and upper case letters. A committee of seven CNNs obtains the best results published so far for both NIST digits and NIST letters. The robustness of our method is verified by analyzing 78125 different 7-net committees.