[发明专利]基于协同半监督卷积神经网络的数字图片分类方法与系统有效
| 申请号： | 202110911462.9 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113743474B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 徐晓华;李好;何萍;仁祥 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/0895;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于协同半监督卷积神经网络的数字图片分类方法与系统，首先将原始的数字图片数据集分为有标记数据和无标记数据，然后来训练模型的网络参数，并通过在学生‑教师模型的基础上添加一个独立的学生模型来参与教师模型的参数更新过程以弱化单个学生和教师的强耦合性，将数据输入到两个学生模型中根据不同的类别输出标签，构造损失函数，然后通过学生网络参数更新计算教师模型的网络参数，增加学生和教师模型的一致性损失，来更新学生模型的权重，并引入评价标准来调整两个学生模型对教师模型参数的贡献比重。本发明可解决数字图像数据进行图片分类时因为数据耦合性高的原因而影响最后准确性的问题，提高数字图像数据分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 协同 监督 卷积 神经网络 数字 图片 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于扬州大学，未经扬州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110911462.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
