基于特征提取和回归分类建立卷积神经网络图像识别双重优化模型

• 作者: 李向伟 陈娜
• 来源期刊: 电脑迷
• 关键词: 特征提取 回归分类 卷积神经网络 图像识别 双重优化模型
• 年，卷（期）: 2018,（16）
• 所属期刊栏目: 程序员之家
• 页码范围: 80
• 页数: 1页
• 字数: 1278字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-528X.2018.16.075

摘要

为了能够使卷积神经网络算法识别精度及收敛速度得到提高,就提出了基于特征提取及回归分类的卷积神经网络图像识别双重优化模型,有效优化卷积及全连接过程,并且对比局部优化算法,对各个算法识别率及收敛速度差异进行分析.之后进行实验,通过实验结果表示双重优化模型能够使卷积神经网络识别精度及收敛速度得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李向伟		18	55	5.0	5.0
2	陈娜		18	38	3.0	5.0