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基于卷积神经网络的图像分类方法研究

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为提高图像分类的精度,本文在分析卷积神经网络(LeNeT-5)算法的基础上,提出一种基于卷积神经网络的图像分类方法.该方法对卷积神经网络的C5特征提取层进行了改变,在不同的特征维数下实验,实验结果表明该方法对图像分类精度具有良好效果.

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来源
《贵州省系统工程学会第六届学术年会》|2016年|44-53|共10页
会议地点贵阳
作者
王文智; 王林; 张儒良; 黄成泉; 王飞;
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作者单位

贵州省系统工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
图像分类; 特征提取; 卷积神经网络; 精度控制;
入库时间 2022-08-17 11:15:39

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