[发明专利]基于多元激活函数的稀疏正则化神经网络的图像分类方法在审
| 申请号： | 202110610837.8 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113313175A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 林宙辰;徐鑫 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/55 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于多元激活函数的稀疏正则化神经网络模型的图像分类方法，通过学习多元激活函数进一步学习多元稀疏正则化神经网络模型，即稀疏正则化子或稀疏正则化器，用于高效地进行图像分类。采用本发明的多元激活函数将任意一个已有CNN模型中的激活函数进行正则化，得到一个多元正则化的CNN模型，再用该模型进行图像分类，由此达到用更少的模型参数，且能降低图像分类的错误率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多元 激活 函数 稀疏 正则 神经网络 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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