[发明专利]一种深度卷积神经网络权值优化方法在审
| 申请号： | 202010014858.9 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111242281A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 安竹林;杨传广;徐勇军;程坦 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门致群专利代理事务所(普通合伙) 35224 | 代理人： | 刘兆庆 |
| 地址： | 361000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度卷积神经网络权值优化方法，包括以下步骤：获取初始种群，进行初始化和基因编码；对初始种群中所有个体进行梯度下降的参数训练，直至到达预设的次数；计算个体适应度并进行排序；基于遗传算法，对初始种群进行选择、交叉、变异操作，获得新一代种群；判断是否到达终止条件，若否则对新一代种群进行迭代训练和进化。本发明采用遗传算法与梯度下降方法相结合，来优化深度卷积神经网络权值，能够提高深度卷积神经网络的识别率，同时提高了深度卷积神经网络的获得速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 卷积 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
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