[发明专利]一种基于ResNet网络的芯片缺陷图像分类方法在审
| 申请号： | 202110341109.1 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113076989A | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 赵菊敏;李灯熬;贾延润 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京一品慧诚知识产权代理有限公司 11762 | 代理人： | 张宇 |
| 地址： | 030600 山西省*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种基于ResNet网络的芯片缺陷图像分类方法，通过ResNet网络进行分类，包括将得到的样本数据分为训练集、验证集和测试集；样本预处理；将处理好的样本图像中的训练集和验证集，用于训练已经搭建好的网络模型中；将训练好的网络模型当做测试模型，将剩下的测试集用于测试网络中，最终通过激活函数输出分类结果；通过预处理，避免由于样本原始的图像尺寸较大，为了处理整个图像，需要耗费大量的计算工作和时间，通过数据增强，以防止过拟合发生的可能性，可以通过增加更多的特征信息来提高分类的性能；通过残差块解决梯度消失或者梯度爆炸的问题以及出现学习效率退化的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 resnet 网络 芯片 缺陷 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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