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基于隨機卷積神經網絡的高分辨率圖像場景分類方法

921   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 08:23:06
一種基于隨機卷積神經網絡的高分辨率圖像場景分類方法，包括數據去均值，獲得待分類圖像集和訓練圖像集；模型共享的參數庫隨機初始化；計算待分類圖像集和訓練圖像集的負梯度方向；訓練基礎卷積神經網絡模型，訓練基礎卷積神經網絡模型的權重；更新函數預測，得到加和模型；迭代達到最大訓練次時，利用加和模型對待分類圖像集進行識別。本發明使用深度卷積網絡對特征進行層次化學習，利用梯度提升方法進行模型的聚合學習，用來克服單個模型容易陷入局部最優解問題，同時提高網絡泛化能力；在模型訓練過程中，加入了隨機參數共享機制，提高模型的訓練效率，可以在合理的時間代價下實現對特征的層次化學習，學習到的特征在場景識別中更具有魯棒性。
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“基于隨機卷積神經網絡的高分辨率圖像場景分類方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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