Détail de la notice
Titre du Document
Boosting performance in neural networks
Auteur(s)
DRUCKER H. ; SCHAPIRE R. ; SIMARD P. ; ...
Résumé
A boosting algorithm, based on the probably approximately correct (PAC) learning model is used to construct an ensemble of neural networks that significantly improves performance (compared to a single network) in optical character recognition (OCR) problems. The effect of boosting is reported on four handwritten image databases consisting of 12 000 digits from segmented ZIP Codes from the United States Postal Service and the following from the National Institute of Standards and Technology: 220 000 digits, 45 000 upper case letters, and 45 000 lower case letters. We use to performance measures: the raw error rate (no rejects) and the reject rate required to achieve a 1% error rate on the patterns not rejected. Boosting improved performance significantly, and, in some cases, dramatically
Editeur
World Scientific
Identifiant
ISSN : 0218-0014
Source
International journal of pattern recognition and artificial intelligence A. 1993, vol. 7, n° 4, pp. 705-719 [bibl. : 14 ref.]
Langue
Anglais
Pour les membres de la communauté du CNRS, ce document est autorisé à la reproduction à titre gratuit.
Pour les membres des communautés hors CNRS, la reproduction de ce document à titre onéreux sera fournie sous réserve d’autorisation du Centre Français d’exploitation du droit de Copie.

Pour bénéficier de nos services (strictement destinés aux membres de la communauté CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique), de l'ESR français (Enseignement Supérieur et Recherche), et du secteur public français & étranger) :