发明专利已授权

一种基于优化深度卷积神经网络结构快速进化的图像分类器构建方法

📄 申请号：CN201810141306.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-02-11

公开号

CN108334949B

公开日

2021-04-13

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_08

IPC 分类号

G06N3_08

技术画像

所属领域

深度学习深度学习卷积神经网络图像分类

应用场景

图像识别, 计算机视觉, 智能安防, 自动驾驶, 工业质检

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摘要

一种优化深度卷积神经网络结构的快速进化方法，包括以下步骤：1)使用基于GNP的进化算法有效构建非线性的CNN网络结构，并对CNN结构的各种超参数进行变异以寻找最优的CNN超参数组合；2)在进化过程中，设计了一种多目标的网络结构评价方法，将分类准确率和分类器的复杂程度同时作为优化目标，目的是有效生成具有高分类准确率和简单结构的CNN分类器；3)提出了增量式训练方法，在上一代CNN结构的基础上进行子代CNN结构的训练。本发明能减少模型的训练次数，降低算法的时间复杂度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

一种基于脉冲泵浦式原子磁力计的弱磁场重建方法

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