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一种基于密集网络的多任务卷积神经网络顾客行为分析方法

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基于密集网络的多任务卷积神经网络的顾客行为分析方法，首先对数据进行清洗，分为训练测试集并对dataloader进行相应编写；然后构建Dense_Block模块和Transition_layer模块，基于这两种模块构建密集网络的多任务卷积神经网络；对训练图片进行数据增强、标准化，先用大的学习率预训练模型，再用小的学习率和权重衰减微调模型。最终实现用密集网络多任务卷积神经网络对顾客的行为进行有效、迅速的识别。本发明使用单个神经网络完成对商场店铺中的顾客行为分析，提升店铺自身能力；本发明使用密集网络的卷积神经网络，对顾客的多个属性进行同时分析，提升使用效率。

著录项

公开/公告号CN109583942B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-11

原文格式PDF
申请/专利权人浙江工业大学;
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申请/专利号CN201811317143.X
发明设计人赵云波;李灏;林建武;宣琦;
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申请日2018-11-07
分类号G06Q30/02(20120101);G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构33201 杭州天正专利事务所有限公司;
代理人王兵;黄美娟
地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号
入库时间 2022-08-23 11:46:44

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