基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法.pdf

基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法 本文研究了基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法，旨在解决传统卷积神经网络在图像分类任务中的问题，例如需要较长的训练时间、大量的存储空间和计算资源等问题。该算法通过对卷积神经网络进行初始化，在训练网络的过程中，对每层网络单个特征图的输入进行BN（批量标准化）处理，得到归一化的数据后再输入到特征图中，然后采用迭代的方法调整卷积神经网络中的参数，并删除低于阈值的连接。 该算法在Mnist和Cifar-10数据集上的实验结果表明，经过迭代优化后的卷积神经网络分别提高了0.33和3.42的准确率，有效降低了网络中的参数数量，相比原始卷积神经网络中的参数数量分别降低了87.94%和85.91%，网络收敛速度更快，减小了网络的训练时间。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法，解决了传统卷积神经网络在图像分类任务中的问题。 2. 采用了BN（批量标准化）处理对每层网络单个特征图的输入，提高了网络的收敛速度和准确率。 3. 通过迭代的方法调整卷积神经网络中的参数，并删除低于阈值的连接，减小了网络中的参数数量和训练时间。 该算法可以广泛应用于图像分类、目标检测、图像 segmentation等计算机视觉领域，具有广泛的应用前景。 关键词：卷积神经网络、特征图、网络连接、收敛、阈值。 相关知识点： 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：一种常用的人工神经网络模型，特别适用于图像分类、目标检测、图像segmentation等计算机视觉任务。 2. 特征图（Feature Map）：卷积神经网络中的一种数据结构，用于表示图像的特征信息。 3. BN（批量标准化）：一种常用的数据标准化方法，用于减少数据之间的差异，提高网络的收敛速度和准确率。 4. 迭代优化（Iterative Optimization）：一种常用的优化方法，用于调整卷积神经网络中的参数，提高网络的收敛速度和准确率。 5. 阈值（Threshold）：一种常用的参数调整方法，用于删除低于阈值的连接，减小网络中的参数数量和训练时间。 本文提出的基于卷积神经网络迭代优化的图像分类算法，能够有效解决传统卷积神经网络在图像分类任务中的问题，提高网络的收敛速度和准确率，具有广泛的应用前景。