【摘 要】
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为解决传统图像分类算法存在特征提取复杂、训练时间长、分类精度较差等问题,提出一种用于图像分类的改进卷积神经网络方法。首先对卷积神经网络结构、池化运算、激活函数、
【基金项目】
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贵州省科技计划项目(黔科合LH[2014]7632);贵州大学引进人才科研项目(贵大人基合字[2015]29号);贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788-82)~~
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为解决传统图像分类算法存在特征提取复杂、训练时间长、分类精度较差等问题,提出一种用于图像分类的改进卷积神经网络方法。首先对卷积神经网络结构、池化运算、激活函数、分类器等方面进行介绍,其次设计了该模型的图像分类算法,最后用TensorFowl对MNIST数据集进行试验,并与传统分类算法进行对比分析。结果表明,将改进卷积神经网络应用于图像分类中,能避免对图像进行复杂的预处理,防止过拟合现象,收敛速度快,分类准确率高达99.22%,其分类性能明显优于其他方法。
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