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基于核操作的核全连接神经网络的图像识别方法

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本发明涉及一致基于核操作的核全连接神经网络的图像识别方法。对于图像分类任务来说，当网络的深度和宽度足够和合适时，分类精度达到饱和。即使增加深度和宽度，饱和度精度也不会提高。本发明中通过提高深度卷积神经网络的非线性能力突破饱和精度。在深度卷积神经网络中，前一层更倾向于提取特征，后一层更倾向于对特征进行分类。因此，我们提高了深度卷积神经网络的最后一层全连接层的非线性能力。最后一层采用核操作将特征隐式映射到高维空间，使网络具有更好的线性可分性。实验结果表明，与基准网络相比，基于核操作的核全连接神经网络具有更高的分类精度和更快的收敛速度。

著录项

公开/公告号CN114005002A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-01

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院沈阳自动化研究所;
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申请/专利号CN202111417368.4
发明设计人韩志;刘柏辰;贾慧迪;唐延东;
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申请日2021-11-26
分类号G06V10/764(20220101);G06V10/77(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);
代理机构21002 沈阳科苑专利商标代理有限公司;
代理人周宇
地址 110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号
入库时间 2023-06-19 14:05:00

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法律状态
2022-02-01

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