MNISTデータベース
2011年には、従来の最良の結果を改善して誤検知率0.27%を達成したことが、同様のニューラルネットワークを用いた研究で報告された。2013年には、DropConnectと呼ばれる正則化手法を用いたニューラルネットワークで、誤検知率0.21%を達成したとする研究も現れた。2016年時点で、単一の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた実験に限ると、誤検知率0.25%が最も良い。また2018年8月時点で、データ拡張(英語版)を使用せずにMNISTで学習した単一の畳み込みニューラルネットワークの最高精度もまた、誤検知率0.25%である。単一のCNNに限らなければ、Parallel Computing Center(ウクライナのフメリニツキー)が、5つのCNNを用いたアンサンブル学習により誤検知率0.21%を達成している。2018年には、バージニア大学の研究者が、3種類のニューラルネットワーク(fully connected, recurrent, convolutional)を並列させたネットワークを用いて誤検知率0.18%を達成したと発表している。なお、テストデータセット内の画像にはほとんど読み取れないような識別難度の高いものも含まれている。