【摘 要】
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提出了一种新的带有多个隐层的深度卷积神经网络,用于非刚性物体的识别。以花卉识别为例子向导,通过分析本文提出的深度神经网络架构、卷积和池化方法以及反向传播误差等主要
【机 构】
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浙江长征职业技术学院计算机与信息技术系,杭州电子科技大学计算机学院
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提出了一种新的带有多个隐层的深度卷积神经网络,用于非刚性物体的识别。以花卉识别为例子向导,通过分析本文提出的深度神经网络架构、卷积和池化方法以及反向传播误差等主要方法,构造出了一个全新的深度卷积识别模型。通过针对Image Net数据库中的80类花卉图像做训练和识别,在实验过程中与传统神经网络和支持向量机做比较,结果表明本文提出的算法能够提升花卉识别10%以上的识别率,提升效果明显。
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