基于卷积神经网络的图像识别算法设计与实现

• 作者: 王振 高茂庭
• 来源期刊: 现代计算机（普及版）
• 关键词: 卷积神经网络 深度学习 图像识别 机器学习 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 61-66
• 页数: 6页
• 字数: 4754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2015.20.014

摘要

卷积神经网络在图像识别领域取得很好的效果，但其网络结构对图像识别的效果和效率有较大的影响，为改善识别性能，通过重复使用较小卷积核，设计并实现一种新的卷积神经网络结构，有效地减少训练参数的数量，并能够提高识别的准确率。与图像识别领域当前具有世界先进水平的ILSVRC挑战赛中取得较好成绩的算法对比实验，验证这种结构的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高茂庭	上海海事大学信息工程学院	83	424	11.0	16.0
2	王振	上海海事大学信息工程学院	5	75	3.0	5.0