[发明专利]一种基于网络增长和逼近论的图像分类方法在审
| 申请号： | 202210202362.3 | 申请日： | 2022-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN114565796A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 刘波;张翔宇 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于网络增长和逼近论的图像分类方法，属于深度学习领域。使用神经网络对图像分类时，由于网络学习能力和数据集噪声等影响，在图像数据集的样本空间某些区域必然存在误差。本发明从该问题出发，利用逼近论的思想，对每个存在误差的区域使用本发明设计的自适应网络补偿误差，通过增加整体网络规模将样本空间所有误差区域的误差均下降到0。每个增加的自适应网络根据输入图像大小、通道数和样本空间划分数按照预先设计的神经元单元堆叠形成。本方法和逼近论结合，适用于动态变化的数据集，通过网络增长不断学习图像数据集特征，迭代减小分类误差，提高图像数据集分类正确率，减少参数训练次数，加快图像分类速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 增长 逼近 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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