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基于信息無損池化的深度神經網絡方法

857   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 08:58:03
本發明涉及一種基于信息無損池化的深度卷積神經網絡方法，用于圖像分類，包括下列步驟：收集各種不同類別的圖像，并標注圖像類別，作為圖像標簽信息；圖像集劃分，將收集的圖像劃分為訓練集，驗證集和測試集；設計基于信息無損池化的卷積神經網絡結構，包括所用的卷積層層數和信息無損池化層的層數，設計卷積層中濾波器的個數，設計信息無損池化層的高斯平滑濾波器參數，池化窗口尺寸以及用于特征融合的卷積濾波器結構，設計網絡訓練循環迭代的次數和網絡最終收斂條件，并初始化網絡參數；將訓練數據批量的輸入到該網絡中，進行計算和訓練。
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聲明：
“基于信息無損池化的深度神經網絡方法” 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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