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基于LeNet-5改进的卷积神经网络图像识别方法
基于LeNet-5改进的卷积神经网络图像识别方法
来源 :信息与电脑(理论版) | 被引量 : 24次 | 上传用户:zhougang1020
【摘 要】
:
针对LeNet-5在图像识别上的局限性,提出了一种改进的图像识别卷积神经网络结构,使其能具有更高准确率的同时具有更快的处理速度。首先使用BN方法对输入数据进行批规范化,再对卷积核进行分拆,并构建了更深的网络,去除全连接层,改用平均池化代替。最后进行验证,实现了对LeNet网络的改进。
【作 者】
:
吴阳阳
彭广德
吴相飞
【机 构】
:
广东工业大学机电工程学院
【出 处】
:
信息与电脑(理论版)
【发表日期】
:
2018年07期
【关键词】
:
卷积神经网络
BN方法
池化
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针对LeNet-5在图像识别上的局限性,提出了一种改进的图像识别卷积神经网络结构,使其能具有更高准确率的同时具有更快的处理速度。首先使用BN方法对输入数据进行批规范化,再对卷积核进行分拆,并构建了更深的网络,去除全连接层,改用平均池化代替。最后进行验证,实现了对LeNet网络的改进。
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