Работа нейросети для распознавания почерка включает несколько этапов: 3

1. Поиск текста на картинке. 3 Из одной картинки получается несколько — допустим, со строками, и они уже подаются в нейросеть. 3
2. Предварительное обучение модели. 3 На этом этапе выделяются признаки. 3 Нейросеть учится понимать, какие типы букв бывают: как выглядит, например, рукописная буква «р», как пишут по-русски и по-английски. 3
3. Декодирование признаков и предсказание. 3 Когда нейросеть научилась выделять признаки, добавляется декодер, который из этих признаков собирает текст. 3 Декодеры бывают разные: например, рекуррентная нейронная сеть или трансформерный декодер. 3 Их задача — учитывать контекст для предсказания и понимать, как один токен связан с другими. 3
4. Постпроцессинг и аналитика. 3 После получения предсказаний модели их нужно обработать: перевести индексы предсказанных токенов в текст, убрать спецсимволы, провести анализ качества и выявить аномалии — на что модель переобучается, а чего, наоборот, не видит. 3

Перед распознаванием рабочего массива документов нейросеть нужно обязательно обучить на качественно размеченном тестовом наборе данных. 1 Его создают из реальных документов, требующих распознавания. 1 В процессе обучения результат распознавания сверяется с датасетом, в котором хранится множество изображений для каждой буквы, написанной разным почерком. 1 Вычисляется разница между предсказанным и реальным значением, и на этом основании нейросеть обучается (меняются веса в слоях нейросети). 1