[发明专利]基于梯度方向参数优化的神经网络的图像分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110320168.0 | 申请日： | 2021-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN113052239B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 郑来波;张浩;刘佩;李莹;王德强 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 266237 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于梯度方向参数优化的神经网络的图像分类方法及系统，获取图像数据集，对图像数据集中的每一幅图像进行预处理；构建卷积神经网络，设置卷积神经网络的超参数和损失函数；将预处理后的图像和已知图像分类标签，作为卷积神经网络的输入值，开始对卷积神经网络进行训练；根据卷积神经网络的输出与图像标签，计算损失函数，然后进行误差反向传播；在误差反向传播的过程中，采用梯度方向参数优化的方式，实现卷积神经网络训练过程中参数的更新，满足结束条件后，结束迭代训练，得到训练好的卷积神经网络；基于训练好的卷积神经网络，对待分类图像进行分类，得到待分类图像的分类标签。本申请具有图像分类速度快，稳定性强的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 梯度 方向 参数 优化 神经网络 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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