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基于深度学习的图像识别鲁棒性研究

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基于深度学习的图像识别鲁棒性研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-16页
  1.1 研究背景与研究意义第9-11页
  1.2 研究现状第11-14页
    1.2.1 图像识别研究现状第11-12页
    1.2.2 深度学习研究现状第12-14页
  1.3 论文研究内容与结构第14-16页
第二章 深度学习相关技术第16-28页
  2.1 图像识别第16-18页
    2.1.1 图像识别的流程第16-17页
    2.1.2 特征提取第17-18页
  2.2 人工神经网络第18-22页
    2.2.1 神经元第18-20页
    2.2.2 人工神经网络第20-22页
  2.3 深度学习第22-26页
    2.3.1 深度网络的分类第22-23页
    2.3.2 卷积神经网络第23-26页
  2.4 本章小结第26-28页
第三章 训练前标签预判断算法第28-37页
  3.1 引言第28-29页
  3.2 相关技术第29-31页
    3.2.1 前向传播第29-30页
    3.2.2 Softmax归一化函数第30-31页
  3.3 训练前标签预判断算法第31-33页
    3.3.1 算法流程第31-32页
    3.3.2 数学证明第32-33页
  3.4 实验结果第33-36页
  3.5 本章小结第36-37页
第四章 样本分类训练算法第37-46页
  4.1 引言第37-38页
  4.2 相关技术第38-40页
    4.2.1 Minibatch随机梯度下降法第38-39页
    4.2.2 信息熵第39-40页
  4.3 样本分类训练方法第40-42页
    4.3.1 样本分类第40-41页
    4.3.2 算法流程第41-42页
  4.4 实验结果第42-45页
  4.5 本章小结第45-46页
第五章 系统设计与实现第46-55页
  5.1 系统结构第46-50页
    5.1.1 模块功能第47-48页
    5.1.2 工作流程第48-50页
  5.2 系统实现第50-52页
    5.2.1 硬件环境第50页
    5.2.2 软件环境第50-51页
    5.2.3 系统界面第51-52页
  5.3 系统运行效果第52-54页
  5.4 本章小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-57页
  6.1 论文总结第55-56页
  6.2 研究展望第56-57页
参考文献第57-62页
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利第62-63页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第63-64页
致谢第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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