首页> 中文期刊> 《现代电子技术》 >基于卷积神经网络的数字分类器的研究与优化

基于卷积神经网络的数字分类器的研究与优化

         

摘要

cqvip:数字识别在邮政编码、车牌数字检测识别等场景有着广泛的应用。以Lenet-5卷积神经网络为基础,研究卷积计算量过大和预测速度慢的问题。对不同的卷积层(首层、中间层、尾层)和网络结构进行了改进和优化,采用不同组合的方案使卷积核连接数减少一定的数量,进行仿真实验。实验结果表明,保证在同一准确率的前提下,综合考虑迭代次数和预测时延,在C3层(中间层)做优化最为合适,总结出的规律和方法也可对复杂卷积神经网络优化提供参考,满足实时性要求高、大数据量的应用场景。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号