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J-GLOBAL ID：202002226715290176   整理番号：20A0732596

畳込みニューラルネットワークに基づく画像認識【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Luo Jiajie (湖南文理学院数理学院 湖南常徳 415000) ,  Shi Jialin (湖南文理学院計算机与電气工程学院 湖南常徳 415000)
資料名： Keji Chuangxin Daobao  (Keji Chuangxin Daobao)
巻： 16  号： 24  ページ： 130-131  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3291A  ISSN： 1674-098X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在,コンボリューションニューラルネットワークは画像認識と分類の分野で良好な効果を得ているが,ネットワーク構造とパラメータの選択は画像認識と分類の効率と効率に大きく影響する。コンボリューションネットワークの画像分類性能を改善するために,理論解析と比較実験を組み合わせて,畳込みニューラルネットワークモデルを詳細に解析し,そして,8層巻き積層を有する深さコンボリューションネットワークを設計し,そして,バッチ正規化処理と結びつけた。CIFAR-10データセットに関する分類実験を行い,88.1%の分類精度を得て,従来の分類設計と比較して,畳込みニューラルネットワークの画像認識分類を効果的に改善した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正規化 ,  ロット ,  比較試験 ,  *ニューラルネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  *画像認識 ,  *畳込み ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 分類精度 ,  理論解析 ,  画像分類 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  画像認識