[发明专利]一种用于改善图像识别模型领域变换现象的方法有效
申请号: | 202011018379.0 | 申请日: | 2020-09-24 |
公开(公告)号: | CN112149738B | 公开(公告)日: | 2021-04-27 |
发明(设计)人: | 谭志;刘兴业 | 申请(专利权)人: | 北京建筑大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人: | 刘源 |
地址: | 100044*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供的一种用于改善图像识别模型领域变换现象的方法,运用了遗传算法,通过为每个属性赋予一个权重值,在对属性的搜索过程中不断更新属性的权重值。根据属性的权重值计算每个属性被搜索的概率,权重值越小的属性的被搜索概率也就越大,反之被搜索的概率越小。根据每个属性的被搜索概率对属性进行搜索,可以控制搜索的方向,从而避免某些属性被搜索次数过多或者被搜索次数过少。通过将Equal函数和Sum函数结合运用,完成对属性组合的筛选,改善了计算的复杂过程。在整个过程中使用基于Leaky Relu激活函数构造的具有3个卷积层的卷积神经网络,避免了模型训练过程中会出现小于0的神经元无法更新参数的现象达到了充分提取图像特征的目的。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 改善 图像 识别 模型 领域 变换 现象 方法 | ||
【主权项】:
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