一种卷积神经网络模型设计空间McaNetX及其优化方法

实质审查的生效

摘要

本发明提供了一种卷积神经网络模型设计空间McaNetX及其优化方法，所述优化方法包括以下步骤：1)根据SAR图像的特点设计特征提取网络的基础结构并将基础结构使用结构参数表示；2)利用设计空间样本分析工具分析步骤1)中的结构参数规律；3)整体评判设计空间样本模型的性能，比较性能的变化；4)通过步骤2)中的结构参数变化规律对设计空间集合McaNetX进行优化。本文提出的基于设计空间优化方法设计的网络结构能够在轻量化模型上完成SAR图像的目标识别任务，且具有较强的鲁棒性以及泛化能力。

基本信息

专利标题：

一种卷积神经网络模型设计空间McaNetX及其优化方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114492766A

申请号：

CN202210176263.2

公开（公告）日：

2022-05-13

申请日：

2022-02-25

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

王青禄俞翔陈逸霖张宇郭展希陆耀欢陆媛媛王权林罗栋楠

申请人：

南京工程学院

申请人地址：

江苏省南京市江宁科学园弘景大道1号

代理机构：

南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)

代理人：

徐激波

优先权：

CN202210176263.2

主分类号：

G06N3/04

IPC分类号：

G06N3/04 G06N3/08 G06V10/44

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06N

基于特定计算模型的计算机系统

G06N3/00

基于生物学模型的计算机系统

G06N3/02

采用神经网络模型

G06N3/04

体系结构，例如，互连拓扑

法律状态

2022-05-31 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20220225

2022-05-13 ：

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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