使用卷积神经网络的数字图像处理

摘要

根据示例，可以通过卷积神经网络(CNN)集合对数字图像进行处理，以对数字图像中的对象进行分类。对于每个CNN，可以选择候选架构和候选参数以构建多个CNN。一旦确定每个对于所选择的候选参数具有不同的值的预定数量的CNN满足验证阈值，就可以从预定数量的CNN生成CNN集合。然后，可以聚集来自CNN集合的预测以准确地对数字图像中的对象进行分类。