[发明专利]一种提高卷积神经网络分类性能的算法在审
| 申请号： | 201911291641.6 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111144460A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 文颖;沈庾涛 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种提高卷积神经网络分类性能的算法，其特点是采用全局深度空洞卷积进行CNN优化的算法，实现高效的图像分类，其具体优化包括：特征映射多尺度化、提取特征映射重要性得分、约束重要性得分和特征映射加权。本发明与现有技术相比具有高率的图像分类，有效提高卷积神经网络分类性能，极大的降低了提取特征映射的重要性得分所需要庞大计算量的要求，多种不同架构的CNN在图像分类领域的性能均有显著提升，进一步推动了相关问题的研究与应用，具有广泛的实用意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提高 卷积 神经网络 分类 性能 算法 | ||
【主权项】：
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