一种基于ReLU激活函数的卷积神经网络的花卉识别方法

摘要

本发明公开了一种基于ReLU激活函数的卷积神经网络的花卉识别方法，属于图像识别技术领域,包括步骤：设置CNN基本参数；初始化权值和偏置项，逐层设计卷积降采样层；生成随机序列，每次选取50个样本进行批训练，完成前向过程、误差传导和梯度计算过程、并将梯度求和更新到权重模型中，用于下一步更新权重；调用已设置好的训练函数和更新函数进行训练，并测试样本的准确率，本发明可以在光照、旋转、遮挡条件的影响下高速有效地进行花卉识别。