基于改进GoogLeNet的地基云图分类

针对目前地基云图分类实时性和效率不高的问题，提出了一种GoogLeNet改进模型。该模型在GoogLeNet架构上利用分离卷积、引入归一化层等技巧进行了调整。在相同的MGCD数据集上通过常用的几种模型进行对比训练，结果表明GoogLeNet改进模型不仅具备更高的准确率，而且有效避免了过拟合问题，为实际设备应用提供了有益参考。