无监督学习和多重采样对卷积神经网络的优化研究

来源 :湖北工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ChinaKing1

【摘要】

：

图像分类对于人工智能和计算机视觉等研究领域的发展都是十分重要的,近年来,卷积神经网络在图像分类研究上占据着主导地位。但卷积神经网络仍然面临着几大问题,主要表现在两方面:其一,卷积操作提取的特征在网络中传递的时候容易在池化操作过程中丢失;其二,网络参数的初始化值状态以及网络结构的设计会对网络性能造成较大影响。本文围绕图像分类算法精度不高,速度不快等问题,对卷积神经网络展开系统的研究并对其进行优化,主

【作者】

：

袁国亮

【出处】

：

湖北工业大学

【发表日期】

：

2019年09期

【关键词】

：

卷积神经网络多重采样栈式卷积编码可分离卷积图像分类

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