本發(fā)明涉及一種基于信息無(wú)損池化的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,用于圖像分類,包括下列步驟:收集各種不同類別的圖像,并標(biāo)注圖像類別,作為圖像標(biāo)簽信息;圖像集劃分,將收集的圖像劃分為訓(xùn)練集,驗(yàn)證集和測(cè)試集;設(shè)計(jì)基于信息無(wú)損池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),包括所用的卷積層層數(shù)和信息無(wú)損池化層的層數(shù),設(shè)計(jì)卷積層中濾波器的個(gè)數(shù),設(shè)計(jì)信息無(wú)損池化層的高斯平滑濾波器參數(shù),池化窗口尺寸以及用于特征融合的卷積濾波器結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練循環(huán)迭代的次數(shù)和網(wǎng)絡(luò)最終收斂條件,并初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù);將訓(xùn)練數(shù)據(jù)批量的輸入到該網(wǎng)絡(luò)中,進(jìn)行計(jì)算和訓(xùn)練。
聲明:
“基于信息無(wú)損池化的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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