文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

基于卷积神经网络的图像分类研究进展: 收藏
分享
引用; 《广西科学》2020年第6期27卷 587-599页; 作者：覃晓黄呈铖施宇廖兆琪梁新艳元昌安南宁师范大学计算机与信息工程学院八桂学者创新团队实验室广西南宁530000 广西科学院广西南宁530007; 基于卷积神经网络的图像分类算法的优势是传统方法无法比拟的。卷积神经网络利用其设计好的网络结构和权值共享的特点,能够从数量庞大的训练数据中学习图像底层到高级语义的抽象特征,而且端到端的学习省去了在每一个独立学习任务执行之...; 基于卷积神经网络的图像分类算法的优势是传统方法无法比拟的。卷积神经网络利用其设计好的网络结构和权值共享的特点,能够从数量庞大的训练数据中学习图像底层到高级语义的抽象特征,而且端到端的学习省去了在每一个独立学习任务执行之前所做的数据标注。多年来,卷积神经网络经过科研人员的探索和尝试,从最开始的多层神经网络模型,演变出多种优化结构,性能不断提高。本文介绍了基于卷积神经网络图像分类算法的研究进展,叙述了卷积神经网络在图像分类中的经典模型和近年来的改进方法,并对各个模型进行分析,展示各种方法在ImageNet公共数据集上的性能表现,最后对基于卷积神经网络的图像分类算法的研究进行总结和展望。; 来源：详细信息评论

高级检索 表达式检索

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

高级检索 表达式检索

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

限定检索结果

保存检索档案

请选择保存的检索档案：

收藏书架

请选择收藏分类：

检索条件订阅

申请转借

引用

高级检索 表达式检索

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

高级检索 表达式检索

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

限定检索结果

保存检索档案

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

收藏书架

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

检索条件订阅

申请转借

引用

高级检索表达式检索

高级检索表达式检索

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：