[发明专利]基于SPeLUs函数的神经网络图像分类方法在审
| 申请号： | 201810349507.6 | 申请日： | 2018-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN108596235A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 吴晓富;常圆圆;张索非;颜俊 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于SPeLUs函数的神经网络图像分类方法，包括步骤：(1)选取具有自归一化特性的分段线性激活函数SPeLUs；(2)用分段线性激活函数SPeLUs代替神经网络中的激活函数SELU；(3)测试在数据集的分类效果。本发明方法采用分段线性函数取代SELU的指数部分，简化了计算，加速了神经网络的训练，同时保持了自归一化特性，不需要Batch Normalization技术，进一步减少了计算量。通过采用本发明方法，在硬件资源有限的情况下，保证激活函数的实现精度，同时提高了硬件的运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 激活函数 神经网络 分段线性 图像分类 归一化 分段线性函数 分类效果 硬件资源 运行效率 计算量 数据集 测试 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于SPeLUs函数的神经网络图像分类方法，其特征在于：包括步骤：(1)选取具有自归一化特性的分段线性激活函数SPeLUs；(2)用分段线性激活函数SPeLUs代替神经网络中的激活函数SELU；(3)测试在数据集的分类效果。
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