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针对并行卷积神经网络(PCNN)的参数过多,模型训练时间成本高的问题,本文提出了并行尺度裁切卷积神经网络(PSC-CNN).PSC-CNN算法是将并行卷积神经网络其中一路(Path A)的输入及该通路的特征提取层的输出通过Crop层裁切得到新的尺寸的图像供给另一路(Path B)网络作为输入.这样,Path A的输入图像在数据层经过一次随机裁剪,Path B则经过了两次裁剪操作,增加了输入数据的多样性,提升了模型的学习能力.算法以AlexNet为基础网络,分别设计了对应的PCNN及PSC-CNN模型