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基于深度卷积神经网络的图像分类模型的设计与实现

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基于深度卷积神经网络的图像分类模型的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-12页
  1.1 课题的背景和意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-11页
  1.3 本章小结第11-12页
第2章 卷积神经网络第12-23页
  2.1 人工神经网络第12-14页
    2.1.1 神经元结构第12-13页
    2.1.2 ANN结构第13-14页
    2.1.3 ANN训练第14页
    2.1.4 ANN图像处理的局限性第14页
  2.2 卷积神经网络第14-19页
    2.2.1 输入层第15-16页
    2.2.2 卷积层第16-17页
    2.2.3 采样层第17-18页
    2.2.4 全连层第18-19页
  2.3 CNN训练第19-22页
    2.3.1 CNN数学模型第20页
    2.3.2 正向传播第20-21页
    2.3.3 梯度下降第21-22页
    2.3.4 方向传播算法第22页
  2.4 本章小结第22-23页
第3章 图像数据及数据扩充第23-29页
  3.1 ImageNet图像数据集第23-26页
  3.2 数据扩充第26-28页
  3.3 本章小结第28-29页
第4章 GPU并行模型第29-37页
  4.1 GPU结构和原理第29-31页
  4.2 CUDA结构和原理第31-36页
    4.2.1 异构结构和内核函数第32-33页
    4.2.2 网格和程序块第33-34页
    4.2.3 内存模型第34-35页
    4.2.4 线程同步第35页
    4.2.5 程序控制流第35-36页
  4.3 本章小结第36-37页
第5章 大规模图像分类模型第37-47页
  5.1 线性整流激活函数第37-40页
    5.1.1 神经网络的稀疏性第37-38页
    5.1.2 基于稀疏性的线性整流函数第38-40页
  5.2 数据归一化第40-42页
    5.2.1 数据预处理第40-41页
    5.2.2 批归一化第41-42页
  5.3 Dropout组合模型第42-45页
    5.3.1 Dropout原理第43-45页
    5.3.2 采用Dropout的模型训练第45页
  5.4 大规模图像分类模型总体架构第45-46页
  5.5 本章小结第46-47页
第6章 图像分类模型实验第47-59页
  6.1 Caffe及其搭建第47-51页
    6.1.1 Caffe的结构和特点第48页
    6.1.2 Caffe的操作第48-51页
  6.2 图像分类模型训练第51-56页
    6.2.1 训练设置第51-52页
    6.2.2 模型训练流程第52-56页
  6.3 实验结果分析第56-58页
  6.4 本章小结第58-59页
总结与展望第59-60页
参考文献第60-63页
致谢第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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