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基于随机卷积神经网络的高分辨率图像场景分类方法

780   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 08:23:06
一种基于随机卷积神经网络的高分辨率图像场景分类方法，包括数据去均值，获得待分类图像集和训练图像集；模型共享的参数库随机初始化；计算待分类图像集和训练图像集的负梯度方向；训练基础卷积神经网络模型，训练基础卷积神经网络模型的权重；更新函数预测，得到加和模型；迭代达到最大训练次时，利用加和模型对待分类图像集进行识别。本发明使用深度卷积网络对特征进行层次化学习，利用梯度提升方法进行模型的聚合学习，用来克服单个模型容易陷入局部最优解问题，同时提高网络泛化能力；在模型训练过程中，加入了随机参数共享机制，提高模型的训练效率，可以在合理的时间代价下实现对特征的层次化学习，学习到的特征在场景识别中更具有鲁棒性。
声明：
“基于随机卷积神经网络的高分辨率图像场景分类方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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