针对目前手写识别网络训练时间长、高资源消耗等问题，本文提出了一种脱机手写汉字识别网络模型。使用轻量级网络MobileNetV3作为主干网络，以减少网络参数量；针对汉字识别分类数庞大的特点，使用多尺度卷积核，提取更丰富的特征信息；针对形近字易产生识别错误的问题，使用注意力机制进行局部、全局特征提取并融合。实验结果表明，所提模型能在保持较少参数量的情况下，使其识别准确率有所提升。
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