深度神经网络图像分类方法、装置、设备和存储介质
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种深度神经网络图像分类方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。其中方法包括：获取训练数据集，包括多个图像训练样本；深度神经网络的网络结构至少包括输入层、连接层、卷积层、池化层、全连接层；连接层进行数据维度映射，映射函数是非线性函数，多个函数结果的集合则构成了对输入数据的集成编码；深度神经网络的卷积层由多层构成，沿着网络正向传播样本；深度神经网络的池化层对数据进行池化；对深度神经网络的全连接层进行训练；将待分类的图像输入训练好的深度神经网络进行图像分类。
基本信息
专利标题 ：
深度神经网络图像分类方法、装置、设备和存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114463591A
申请号 ：
CN202210131129.0
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-02-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郭平杨栋
申请人 ：
北京师范大学
申请人地址 ：
北京市海淀区新街口外大街19号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210131129.0
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20220213
申请日 : 20220213
2022-05-10 ：
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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