基于深度卷积神经网络的快速图像分类算法

发布时间：2018-06-29 18:21

  本文选题：深度卷积神经网络 + CUDA-cuDNN方法　； 参考：《计算机工程与应用》2017年13期

【摘要】：为了应对大量图像的分类问题,提出一种基于深度卷积神经网络和CUDA-cuDNN并行运算的快速图像分类方法。该方法利用深度卷积神经网络自动学习特征的优势来解决手工设计特征普适性差等问题,同时结合基于CUDA架构的cuDNN并行运算策略来提高训练速度和加快分类速度,并且针对深度卷积神经网络易受参数扰动等缺点,引入批量正则化(Batch Normalization)以提高算法的鲁棒性。实验结果表明,该方法不仅大幅缩短了训练时间同时加快了图像的分类速度,而且进一步降低了图像分类的错误率。
[Abstract]:In order to deal with the problem of image classification, a fast image classification method based on deep convolution neural network and CUDA-cuDNN parallel operation is proposed. This method utilizes the advantage of automatic learning feature of deep convolution neural network to solve the problem of poor universality of manual design features, and combines cuDNN parallel computing strategy based on CUDA architecture to improve training speed and speed up classification. In order to improve the robustness of the algorithm, batch regularization is introduced to improve the robustness of the algorithm. The experimental results show that the proposed method not only shortens the training time but also speeds up the image classification speed and further reduces the error rate of image classification.
【作者单位】： 华东理工大学信息科学与工程学院;上海师范大学信息与机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61071085) 上海市教育委员会创新项目(No.14ZZ121)
【分类号】：TP183;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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9 吴，

本文编号：2082953