[发明专利]一种基于特征筛选的深度学习分类方法在审
| 申请号： | 202011288159.X | 申请日： | 2020-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN112434732A | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 杜少毅;王娟;龙红;韩泓丞;杨静;崔文婷 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 王艾华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于特征筛选的深度学习分类方法，使用本发明中提出的基于特征筛选的深度学习分类方法在数据集进行训练与测试可得到精确的图像分类模型。本发明可以高效的完成对图像的精确分类，在特征与目标之间存在严重的过拟合，冗余以及噪声多等情况下，可以通过特征筛选的方法减少特征数量(降维)，从而提高模型泛化能力以获得更高的分类精度。在图像分类任务中，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。可以实现对输入数据所属类别进行预测，因而广泛应用于安防领域，交通领域的交通场景物体识别、车辆计数、车牌识别，以及互联网和生物医学图像分析领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 筛选 深度 学习 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安交通大学，未经西安交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011288159.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
