[发明专利]一种自动分组的多尺度轻量型深度卷积神经网络优化方法在审
| 申请号： | 202110251256.X | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN113011091A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 王彬;向甜;金海燕;江巧永 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/04;G06F111/06 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 杨洲 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自动分组的多尺度轻量型深度卷积神经网络优化方法，包括：步骤1，采用对称正余弦算法进行演化搜索得到待评价种群；步骤2，对待评价种群使用多尺度轻量型卷积神经网络在图像分类任务上进行适应度评价，得到被评价后的种群；步骤3，将被评价后的种群中最好的个体解码得到最终的网络模型SCA_MblockNet，并进行模型性能评估。本发明提出的自动分组技术应用于原有的深度卷积神经网络多尺度卷积结构的特征融合模块中，设计出一种改进的多尺度轻量型深度卷积神经网络，在无需领域知识和人工干预的情况下，能将原有卷积神经网络在图像分类数据集上的平均精确度提高2.56％，与几个先进的同类竞争者相比具有显著优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自动 分组 尺度 轻量型 深度 卷积 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
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