结合Inception模块的卷积神经网络图像分类方法

来源 :软件导刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhao7788

【摘要】

：

针对现有卷积神经网络模型参数量大、训练时间长的问题,提出了一种结合VGG模型和Inception模块特点的网络模型。该模型通过结合两种经典模型的特点,增加网络模型的宽度和深度,使用较小的卷积核和较多的非线性激活,在减少参数量的同时增加了网络特征提取能力,同时利用全局平均池化层替代全连接层,避免全连接层参数过多容易导致的过拟合问题。在MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,该方法在MNI

【作者】

：

齐广华何明祥

【机构】

：

山东科技大学计算机科学与工程学院

【出处】

：

软件导刊

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

卷积神经网络 Inception模块全局平均池化卷积核图像分类 convolutional neural networkinception moduleg

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