基于卷积神经网络的图像分类方法研究

摘要：

为提高图像分类的精度,本文在分析卷积神经网络(LeNeT-5)算法的基础上,提出一种基于卷积神经网络的图像分类方法.该方法对卷积神经网络的C5特征提取层进行了改变,在不同的特征维数下实验,实验结果表明该方法对图像分类精度具有良好效果.

关键词： 图像分类 特征提取 卷积神经网络 精度控制

作者: 王文智 王林 张儒良 黄成泉 王飞

作者单位: 贵州民族大学理学院,贵阳550000

会议类型: 国内会议

会议名称: 贵州省系统工程学会第六届学术年会

会议地点: 贵阳

会议语种:中文

页码: 44-53

在线出版日期: 2016-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）