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摘 要:一种面向图像分类的深度卷积神经网络的优化方法,包括以下步骤;步骤一、构建图像分类卷积神经网络,步骤二、训练图像分类卷积神经网络;步骤三、测试图像分类卷积神经网络,过程如下:将预处理好的测试数据集送入训练好的网络模型,网络的Accuracy层根据Softmax层输出的概率值以及输入层的标签值输出一个精确度值,即测试图像被正确分类的概率;经过上述步骤的操作,即可实现面向图像分类的深度卷积神经网络的优化。本发明提供一种有效缩小语义鸿沟、分类准确性较高的面向图像分类的深度卷积神经网络的优化方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710411668.9 | 专利名称: | 一种面向图像分类的深度卷积神经网络的优化方法 |
申请日: | 2017-06-05 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 网络 网络传输 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2020/08/04 | 授权 | |
2017/12/01 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 201710411668.9 申请日: 2017.06.05 |
2017/11/07 | 公开 |