基于深度卷积网络的图像分类算法研究

• 作者: 邹铁
• 来源期刊: 安徽电子信息职业技术学院学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 21-26
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 2508字
• 语种: 中文

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.