MNISTデータベース
2012年に発表された研究では、ニューラルネットワークを組み合わせるコミッティマシン(英語版)を用いて、MNISTデータベースで「人間に近いパフォーマンス」を達成した。同じ論文で、他の認識タスクでも人間の2倍のパフォーマンスを達成している。MNISTデータベースのWebサイトにアップされている一覧によれば、最も悪い誤検知率は12%である。これは、データの前処理をすることなく単純な線形分類器を使用して分類した場合に記録されたものである。
2004年には、ローゼンブラットのパーセプトロン原理に基づく3つのニューロン層を持つニューラル分類器であるLIRAと呼ばれる新しい分類器を用いて、MNISTデータベースにおいて0.42%という最良の誤検知率が達成された。
研究者によっては、ランダムな歪み加工を施したデータを用いて人工知能を学習・評価したものもある。対象となるシステムは通常ニューラルネットワークであり、使用される歪み加工はアフィン変換または弾性変形のいずれかであることが多い。この方法で学習されたモデルが高い精度を達成する場合もある。その中の事例の一つでは、MNISTデータベースを用いた評価で誤検知率0.39%を達成した。