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| 基于深度卷积网络的图像分类算法研究 | |
| 引用本文： | 邹铁. 基于深度卷积网络的图像分类算法研究[J]. 安徽电子信息职业技术学院学报, 2017, 16(6): 21-26. DOI: 10.3969/j.issn.1671-802X.2017.06.006 |
| 作者姓名： | 邹铁 |
| 作者单位： | 四川广播电视大学雅安分校,四川 雅安 62500 |
| 摘 要： | 卷积神经网络在有大量训练数据的基础上,其分类精度已经可以超过支持向量机(SVM)分类精度。将图像分类算法应用于标准数据集CIFAR-10是测试算法性能和精度的一种方法,在此数据集中分别以3k批次和100k批次的数据训练深度卷积网络,可以分别达到70%和80%以上的分类精度。 |
| 关 键 词： | 图像分类 深度学习 卷积神经网络 机器学习 模式识别 |
On the Image Classification Algorithm Based on Deep Convolution Neural Network |
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