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一种基于优化深度卷积神经网络结构快速进化的图像分类器构建方法

摘要

一种优化深度卷积神经网络结构的快速进化方法,包括以下步骤:1)使用基于GNP的进化算法有效构建非线性的CNN网络结构,并对CNN结构的各种超参数进行变异以寻找最优的CNN超参数组合;2)在进化过程中,设计了一种多目标的网络结构评价方法,将分类准确率和分类器的复杂程度同时作为优化目标,目的是有效生成具有高分类准确率和简单结构的CNN分类器;3)提出了增量式训练方法,在上一代CNN结构的基础上进行子代CNN结构的训练。本发明能减少模型的训练次数,降低算法的时间复杂度。

著录项

  • 公开/公告号CN108334949B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201810141306.7

  • 发明设计人 陈晋音;林翔;熊晖;俞山青;宣琦;

    申请日2018-02-11

  • 分类号G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11732 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人周新楣

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

  • 入库时间 2022-08-23 11:39:14

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