[发明专利]基于自步学习的混合空洞卷积神经网络的图像分类方法有效
| 申请号： | 202010190679.0 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111428876B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 陆广泉;张文振;朱晓峰;张师超;黄天城;宋嘉港;李泽鑫 | 申请（专利权）人： | 广西师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 杨雪梅 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自步学习的混合空洞卷积神经网络的图像分类方法，包括如下步骤：1）图像预处理；2）构建混合空洞卷积神经网络；3）批处理；4）初始化；5）训练自步学习的混合空洞卷积神经网络；6）迭代训练；7）测试。这种方法可加快传统卷积神经网络的收敛并提高泛化能力，还可避免因使用池化导致的图像信息损失，能计算更多的信息，进而提高分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 混合 空洞 卷积 神经网络 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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