[发明专利]一种密集权重连接的卷积神经网络图像分类方法

摘要

一种基于密集权重连接的卷积神经网络图像分类方法，包括以下步骤：1)模型的输入图像为经过预处理的原始图像，经过预处理的图像裁剪为一个固定尺寸；2)对图像进行较大尺寸的卷积操作和池化操作；3)将步骤2)中输出的特征送入第一个密集权重连接模块；4)加权组合处理；5)将步骤3)中密集权重连接块的输出继续送入下一个卷积层与池化层，此时的特征图像将近一步缩小；在经过多次密集权重连接块、卷积层、池化层的组合后，特征图像将不断组合并缩小为特征点；得到的特征点直接送入分类层进行分类或送入全连接层后再进行分类。本发明应用于更加复杂的图像分类任务，对多层特征的融合增加了更多的前向通道，近一步避免了梯度问题的发生。

主权项

1.一种密集权重连接的卷积神经网络图像分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)首先，模型的输入图像为经过预处理的原始图像，经过预处理的图像裁剪为一个固定尺寸；2)对图像进行较大尺寸的卷积操作和池化操作；3)将步骤2)中输出的特征送入第一个密集权重连接模块，所述密集权重连接模块的每个卷积组将包含多个1×1或3×3卷积，对拥有任意卷积组个数的密集权重连接块：卷积组n的输入为该卷积组之前n‑1个卷积组的输出与密集权重连接块原始输入的加权组合；密集权重连接块的最终输出为所有卷积组的输出与密集权重连接块原始输入的加权组合；4)加权组合处理：首先需要对用于加权的特征进行dropout处理：先对所有需要加权处理的输入特征设定一个概率值，在加权处理的初始阶段，计算设备会对每一个输入特征进行判断，并根据设定的概率值随机决定是否保留该特征并送入后续的加权合并操作；之后对所有被保留的特征进行加权组合处理；加权组合方法是对另每一个输入特征乘以一个参数k，然后在特征通道进行拼接；或者是：对每一个输入特征进行1×1的卷积处理，然后在特征通道进行拼接；5)将步骤3)中密集权重连接块的输出继续送入下一个卷积层与池化层，此时的特征图像将近一步缩小；在经过多次密集权重连接块、卷积层、池化层的组合后，特征图像将不断组合并缩小为特征点；得到的特征点直接送入分类层进行分类或送入全连接层后再进行分类。