[发明专利]一种基于可视化的卷积神经网络的方法在审
申请号: | 202211136783.7 | 申请日: | 2022-09-19 |
公开(公告)号: | CN115470890A | 公开(公告)日: | 2022-12-13 |
发明(设计)人: | 许崇海;李鲁群;陶霜霜;张慎文;胡天乐 | 申请(专利权)人: | 上海师范大学 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 湖北唯迈知识产权代理事务所(普通合伙) 42314 | 代理人: | 任伟民 |
地址: | 200000 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明涉及图像处理技术领域,且公开了一种基于可视化的卷积神经网络的方法,包括以下步骤:S1、首先通过预处理,将传统单一输出的卷积神经网络模型转换为拥有中间层输出的TensorSpace适配模型;S2、使用TensorSpace来对经过预处理的模型可视化,创建一个层对象堆栈,然后模型中根据设计顺序,插入不同的层对象。该基于可视化的卷积神经网络的方法,通过从理解和学习卷积神经网络的目的出发,设计一个轻量级卷积神经网络仿真实验,同时可视化实验整个过程具有高度的互动性和趣味性,利用训练好的神经网络模型,清楚高效的展示模型预测时从数据预处理到中间层数据渲染的整个过程、卷积神经网络的结构、卷积神经网络中数据流动和关联的过程。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 可视化 卷积 神经网络 方法 | ||
【主权项】:
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