[发明专利]一种基于卷积神经网络训练的并行方法在审
| 申请号： | 201910758686.3 | 申请日： | 2019-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN112396154A | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 宋岚 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京智行阳光知识产权代理事务所(普通合伙) 11738 | 代理人： | 黄锦阳 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络训练的并行方法，提出一个并行框架，分为三层，数据层，操作层和通信层，数据层又包括卷积层的数据变换和全连接层的数据变换，研究了卷积神经网络训练的并行方法，包含了如何划分训练数据，分配训练任务，调配计算资源，整合训练结果，充分考虑通信与计算的平衡，在不损失精度的基础上，提高计算效率；该基于卷积神经网络训练的并行方法，提出适用于数据集的图像预处理方法，利用CFAR方法对图像进行特征提取，并进行了孤立点移除及孔洞填充；构建了采用多通道输入模式的4层的卷积神经网络模型；用卷积神经网络CNN训练数据集时，通过正则化及数据增强去避免过拟合，得到了测试精度91％的良好分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 训练 并行 方法 | ||
【主权项】：
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