[发明专利]基于隐式欧拉跳跃连接的残差神经网络的图像识别方法有效
| 申请号： | 202010133492.7 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111401155B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 林宙辰;李明杰;何翎申 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V20/56;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于隐式欧拉跳跃连接的残差神经网络的图像识别方法，将隐式欧拉数值方法与残差网络模型中的跳跃连接相结合，建立具有更强鲁棒性的改进模型：含有隐式欧拉跳跃连接的残差神经网络，该改进模型的输入为图像数据及所对应的标签，输出为图像的预测分类，由此实现更加稳定的图像识别。本发明提出的基于含有隐式欧拉跳跃连接的残差神经网络的图像识别方法，具有更强的鲁棒性和可信性，可提高图像识别的准确性和有效性，可应用在如人脸识别、文字识别等多种图像识别场景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 隐式欧拉 跳跃 连接 神经网络 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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