一种基于双通道深度神经网络的图像在线分类方法
授权
摘要
本发明提供了一种基于双通道深度神经网络的图像在线分类方法，本发明构建两个通道网络以及一个融合网络的能量网络，将训练图像数据di分别输入至两个通道网络进行训练，生成新的图像训练数据序列；将训练图像数据di+1分别加入至生成的图像训练数据序列并输入至融合网络进行训练。本发明使用双通道网络以及加入了网络修正因子φ，使得两个通道的神经网络对历史训练数据和在线添加的新数据的学习存在敏感性差异，并且能够整合两个通道网络的学习结果，弥补了深度神经网络在线学习的所有缺点，完全消除使用生成数据对网络多次训练造成的不良影响。
基本信息
专利标题 ：
一种基于双通道深度神经网络的图像在线分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111401430A
申请号 ：
CN202010170757.0
公开（公告）日 ：
2020-07-10
申请日 ：
2020-03-12
授权号 ：
CN111401430B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
吕建成刘东博贺喆南彭玺桑永胜孙亚楠黄晓明
申请人 ：
四川大学
申请人地址 ：
四川省成都市武侯区一环路南一段24号
代理机构 ：
成都正华专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李蕊
优先权 ：
CN202010170757.0
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2020-08-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20200312
申请日 : 20200312
2020-07-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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