基于卷积神经网络和迁移学习的图像分类

董亮; 段正泰; 龚彬

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基于卷积神经网络和迁移学习的图像分类

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图像分类算法的性能优劣很大程度上取决于特征提取的质量与数量.卷积神经网络能够同时学习特定的特征和分类器,并在训练过程中随时调整以满足不同问题的需求.但随着网络层数的加深,仍存在训练难度大、时间长、效率低等问题.因此,本文基于卷积神经网络自动提取图像高级特征,通过迁移学习的方式训练网络.实验结果表明,该网络可以提取更丰富的特征,提升图书分类的效率和准确率.

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来源
《信息与电脑》 |2021年第3期|P.77-78|共2页
作者
董亮; 段正泰; 龚彬;
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作者单位

云南特殊教育职业学院云南昆明650504;

云南财经大学云南昆明650221;

云南财经大学云南昆明650221;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像分类; 深度学习; 卷积神经网络; 迁移学习;

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