[发明专利]基于卷积神经网络的分类模型构建方法和设备

摘要

公开了一种基于卷积神经网络的分类模型构建方法和设备，该方法包括卷积步骤，以随机卷积方式对训练样本进行第一阶段训练，以得到用于卷积操作的卷积模板值，从而构建包括卷积模板值的分类模型，其中，以随机卷积方式对训练样本进行第一阶段训练进一步包括对于至少一个当前卷积层，基于预定概率阈值以随机方式打断当前卷积层的特征图中的元素与和当前卷积层相邻的上一层的特征图中的元素之间的连接。根据本公开，可以减少训练样本时使用的权值数量，减轻过拟合问题，从而提高卷积神经网络的泛化能力。

主权项

一种基于卷积神经网络的分类模型的构建方法，所述分类模型用于图像或语音处理，所述方法包括：卷积步骤，以随机卷积方式对图像或语音训练样本进行第一阶段训练，以得到用于卷积操作的卷积模板值，从而构建包括所述卷积模板值的分类模型，其中，以随机卷积方式对图像或语音训练样本进行第一阶段训练进一步包括：对于至少一个当前卷积层，基于预定概率阈值以随机方式打断当前卷积层的特征图中的元素与和所述当前卷积层相邻的上一层的特征图中的元素之间的连接。