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基于卷积神经网络的蜡染纹样分类 被引量：2
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作者 周长敏 佘佐明 吴安丽 《现代计算机》 2021年第22期117-121,共5页
为了提高蜡染纹样的分类准确率,提出一种改进的VGGNet分类模型,将最后池化层的输出进行全局平均池化后直接与分类神经元进行全连接。采用数据增强技术扩充训练集样本数量,提高模型的泛化能力,使用迁移学习方法将预先训练好的VGGNet参数... 为了提高蜡染纹样的分类准确率,提出一种改进的VGGNet分类模型,将最后池化层的输出进行全局平均池化后直接与分类神经元进行全连接。采用数据增强技术扩充训练集样本数量,提高模型的泛化能力,使用迁移学习方法将预先训练好的VGGNet参数作为初始化参数,提高模型训练的效率。实验结果表明,该方法能够有效提高蜡染纹样的分类准确率。 展开更多
关键词 蜡染纹样分类 卷积神经网络 迁移学习 VGGNet
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