【摘 要】
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图像分类算法的性能优劣很大程度上取决于特征提取的质量与数量。卷积神经网络能够同时学习特定的特征和分类器,并在训练过程中随时调整以满足不同问题的需求。但随着网络层数的加深,仍存在训练难度大、时间长、效率低等问题。因此,本文基于卷积神经网络自动提取图像高级特征,通过迁移学习的方式训练网络。实验结果表明,该网络可以提取更丰富的特征,提升图书分类的效率和准确率。
【机 构】
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云南特殊教育职业学院,云南财经大学
【基金项目】
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基于神经卷积网络的信息无障碍残疾人手语识别软件研发与实现(项目编号:2019J0224)
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图像分类算法的性能优劣很大程度上取决于特征提取的质量与数量。卷积神经网络能够同时学习特定的特征和分类器,并在训练过程中随时调整以满足不同问题的需求。但随着网络层数的加深,仍存在训练难度大、时间长、效率低等问题。因此,本文基于卷积神经网络自动提取图像高级特征,通过迁移学习的方式训练网络。实验结果表明,该网络可以提取更丰富的特征,提升图书分类的效率和准确率。
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