一种基于并列卷积单元的深度卷积神经网络方法

摘要

本发明涉及一种基于并列卷积单元的深度卷积神经网络方法,其训练阶段包括下列步骤：1)收集数据；定义并列卷积单元由一个简化卷积和一个简化卷积的变形并列组成，其中，简化卷积的变形是将原简化卷积中采用的两个滤波器的位置进行互换，设置深度卷积神经网络结构，包括并列卷积单元的数量及组合方式，设定每个卷积层特征图的个数和大小，设定池化方式及池化窗口尺寸；3)初始化；4)前向计算；5)反向传播。