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CNN识别验证码
利用自己生成的10000多张验证码图片，结合人工标记的1000条目标验证码，探究在半监督学习下神经网络的训练
1.传统的简单的cnn训练：
从调整模型到改变训练方式，将原来只有5%~7%的准确率提高到了50%左右。
在这个过程中发现了几个对本项目有效的调参方法：
a. 根据验证码大小改变了cnn中filter的长宽比例；
b. 将自己生成的数据和人工标记的数据进行类似对抗一般的训练，获得了较好的结果；
c. 添加池化层也有效地提高了准确率；