本文關鍵詞：基于雙重優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別算法

  更多相關文章： 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 分類識別 雙重優(yōu)化模型

【摘要】：為了進一步提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法的收斂速度和識別精度,提出基于雙重優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別算法.在構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的過程中,針對特征提取和回歸分類建立雙重優(yōu)化模型,實現(xiàn)對卷積與全連接過程的集成優(yōu)化,并與局部優(yōu)化算法對比,分析各算法的識別率和收斂速度的差異.在手寫數(shù)字集和人臉數(shù)據(jù)集上的實驗表明,雙重優(yōu)化模型可以在較大程度上提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度和識別精度,并且這種優(yōu)化策略可以進一步拓展到其它與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡相關的深度學習算法中.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學軟件學院;
【關鍵詞】： 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 分類識別 雙重優(yōu)化模型
【基金】：國家自然科學基金項目(No.61172144) 遼寧省教育廳科學技術研究一般項目(No.L2015216)資助~~
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： LIU Wanjun,LIANG Xuejian,QU Haicheng(School of Software,Liaoning Technical University,Huludao 125105)Citation LIU W J,LIANG X J,QU H C.Convolutional Neural Network Algorithm Based on DoubleOptimization for Image Recognition.Pattern Recognition and Artifi，

本文編號：551900