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研究一种基于卷积神经网络的图像分类算法,该方法是以5个卷积层和3个全连接层构成模型,第1、2、5个卷积层连接有最大池化层,输出层采用softmax激活函数。为了提升模型的性能,在隐藏层采用了ReLU激活函数,同时引入了重叠池化方法。为抑制模型产生过拟合,采用了数据增强策略。实验结果表明,该模型的图像分类精度明显优于传统机器学习方法。