为了提高基于BP神经网络的手写体数字识别分类器的准确率与训练速度，针对基于BP神经网络的手写体数字识别分类器，从代价函数、权值初始化、正则方法消除过拟合几个方面对BP神经网络算法进行了改进。并使用MNIST数据集对分类器进行训练、验证、测试等实验。实验表明，改进后的手写体数字识别分类器的性能得到了优化。