【摘 要】
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随着大量带标记的数据库的开源使用和带有高性能GPU的计算机的发展推广,深度学习已然从理论走向实践,开始广泛地活跃于图像分类的舞台之上,其中变现最为突出的是卷积神经网络
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随着大量带标记的数据库的开源使用和带有高性能GPU的计算机的发展推广,深度学习已然从理论走向实践,开始广泛地活跃于图像分类的舞台之上,其中变现最为突出的是卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),目前已经在大规模的识别与分类任务获得了瞩目的成果,突破了传统分类方法的极限并且已经首次达到优于人眼识别的地步。本次实验的重点是将CNN应用在实际的图像分类操作中,并对CNN进行优化与改进,采用Inception架构高效并行处理数据,并采取新型激活函数来提高识别率,通过迁移学习在谷歌的深度学习框架tensorflow上进行试验,结果表明,通过对CNN架构的改进,识别率得到了明显的提升,证明改进的CNN具有相当的实用性。
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