Автор провел эксперимент по распознаванию рукописных цифр из набора MNIST, сравнив работу нейронной сети с алгоритмическими методами. В исследовании тестировались «алгоритм здравого смысла», основанный на вычислении евклидова расстояния до усредненного изображения класса, и метод на базе моментов Ху.
«Алгоритм здравого смысла», сравнивающий тестовый образец со средним изображением класса, показал точность 77% на 10 000 тестовых изображений. При распознавании цифр, написанных автором, точность составила 20–30%. Для сравнения, нейронная сеть продемонстрировала точность 98% на тестовой выборке.
Метод с использованием моментов Ху, инвариантных к масштабу и повороту, показал точность около 10%, что соответствует случайному угадыванию. Автор пришел к выводу, что моменты Ху не подходят для решения задачи распознавания цифр, так как их значения для одного класса сильно различаются.
Эксперимент подтвердил, что нейронные сети превосходят предложенные алгоритмические подходы в задачах распознавания образов. Несмотря на скептическое отношение автора к длительному обучению нейросетей, попытки заменить их математическими алгоритмами не позволили достичь сопоставимых результатов.
