[发明专利]基于预测增量宽度学习的图像识别分类方法有效
| 申请号： | 202011225539.9 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112308159B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 陈祖国;张胥卓;刘洋龙;吴亮红;卢明;唐至强;陈超洋 | 申请（专利权）人： | 湖南科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06N3/08;G06F17/11 |
| 代理公司： | 湘潭市汇智专利事务所(普通合伙) 43108 | 代理人： | 陈伟 |
| 地址： | 411201 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于预测增量宽度学习的图像识别分类方法，包括以下步骤：步骤一：建立宽度学习模型，输入各类节点初始数量，设置识别准确度；步骤二：通过拟合函数计算需要的增强节点数量；步骤三：增加增强节点数量，进行增量宽度学习；步骤四：判断测试识别准确度是否大于设置识别准确度，若否，则返回步骤三；若是，则输出训练结果与识别准确度。本发明将宽度学习的部分实验数据通过最小二乘法拟合，通过部分实验数据拟合得出增强节点数量与识别精度之间的关系，通过设置精度可得出满足精度的合适的增强节点数量，避免了人为设置模型参数的繁琐步骤和设置不合适的模型参数导致的训练时间的增加，具有识别精度高、算法简单的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 预测 增量 宽度 学习 图像 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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