[发明专利]一种基于改进CNN的小样本图像分类方法有效
| 申请号： | 202110410717.3 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113159159B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 王海旭;栗伟;王乙晴;王珊珊 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于改进CNN的小样本图像分类方法，涉及图像分类技术领域。本发明通过对浅层卷积神经网络进行分析，构建了一个针对小样本图像分类任务的模型。在数据预处理过程中，较大程度保留图像原始信息的情况下，又增加了图像的变化，有效地减轻了网络的过拟合，分类模型的效果得到了显著的提升，十分适用于小样本数据分类。与原始分类模型相比，本发明的分类效果有了明显的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 cnn 样本 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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