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卷积神经网络在图像分类中的应用研究
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卷积神经网络在图像分类中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
　　1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
　　1.2 国内外研究历史与现状第11-12页
　　1.3 本论文的主要工作内容第12-13页
　　1.4 本论文的结构安排第13-14页
第二章 卷积神经网络与其在图像分类中的应用分析第14-27页
　　2.1 反向传播算法第14-17页
　　2.2 卷积神经网络的架构第17-18页
　　2.3 卷积神经网络的相关运算第18-20页
　　　　2.3.1 卷积运算第18-19页
　　　　2.3.2 下采样第19-20页
　　2.4 图像分类关键技术的研究第20-21页
　　　　2.4.1 图像预处理第20页
　　　　2.4.2 图像特征提取第20-21页
　　　　2.4.3 图像分类方法第21页
　　2.5 卷积神经网络的优点第21-24页
　　2.6 CAFFE简介第24-26页
　　　　2.6.1 CAFFE的优点第24-25页
　　　　2.6.2 CAFFE的基本数据结构第25页
　　　　2.6.3 CAFFE的网络配置第25-26页
　　2.7 本章小结第26-27页
第三章 浅层卷积神经网络的研究第27-45页
　　3.1 浅层卷积神经网络的设计第27-33页
　　　　3.1.1 浅层卷积神经网络的模型设计第27-29页
　　　　3.1.2 浅层卷积神经网络的改进第29-32页
　　　　3.1.3 浅层卷积神经网络的训练测试算法第32-33页
　　3.2 训练浅层卷积神经网络第33-36页
　　3.3 优化网络参数第36-42页
　　　　3.3.1 特征可视化第36-37页
　　　　3.3.2 激活函数的选择第37-39页
　　　　3.3.3 DROPOUT优化第39-41页
　　　　3.3.4 正则化约束第41-42页
　　3.4 图像分类结果与分析第42-43页
　　　　3.4.1 MNIST图像库实验分析第42-43页
　　　　3.4.2 CIFAR-10图像库实验分析第43页
　　3.5 本章小结第43-45页
第四章 复杂卷积神经网络的研究第45-67页
　　4.1 复杂卷积神经网络的设计第45-52页
　　　　4.1.1 复杂卷积神经网络的模型设计第45-49页
　　　　　　4.1.1.1 conv1卷积层设计第45-46页
　　　　　　4.1.1.2 conv2卷积层设计第46页
　　　　　　4.1.1.3 conv3卷积层设计第46-47页
　　　　　　4.1.1.4 conv4卷积层设计第47页
　　　　　　4.1.1.5 conv5卷积层设计第47-48页
　　　　　　4.1.1.6 fc6全连接层设计第48页
　　　　　　4.1.1.7 fc7全连接层设计第48页
　　　　　　4.1.1.8 输出分类层设计第48-49页
　　　　4.1.2 复杂卷积神经网络的改进第49-51页
　　　　4.1.3 复杂卷积神经网络的训练测试算法第51-52页
　　4.2 优化网络参数第52-64页
　　　　4.2.1 特征可视化第52-60页
　　　　4.2.2 BATCH值的设定第60-61页
　　　　4.2.3 局部响应归一化第61-62页
　　　　4.2.4 DROPCONNECT的设计第62-63页
　　　　4.2.5 MOMENTUM动量值的设定第63页
　　　　4.2.6 扩增训练数据集第63-64页
　　4.3 图像分类结果与分析第64-65页
　　　　4.3.1 CIFAR-10数据库实验分析第64-65页
　　　　4.3.2 CIFAR-100数据库实验分析第65页
　　4.4 本章小结第65-67页
第五章 图像分类系统的实现第67-80页
　　5.1 图像分类系统的设计第67-69页
　　　　5.1.1 图像分类系统的需求分析第67-68页
　　　　5.1.2 图像分类系统的整体架构第68页
　　　　5.1.3 图像分类系统的工作流程第68-69页
　　5.2 图像分类系统主界面的实现第69-70页
　　5.3 图像分类系统中各层的实现第70-76页
　　　　5.3.1 卷积层的实现第70-71页
　　　　5.3.2 POOLING层的实现第71-72页
　　　　5.3.3 全连接层的实现第72-73页
　　　　5.3.4 SOFTMAX层的实现第73-74页
　　　　5.3.5 网络参数优化方法的实现第74-75页
　　　　5.3.6 可视化的实现第75-76页
　　5.4 图像分类系统第76-79页
　　5.5 图像分类结果第79页
　　5.6 本章小结第79-80页
第六章 总结第80-82页
　　6.1 全文总结第80页
　　6.2 后续工作展望第80-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。
 
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