一种基于优化深度卷积神经网络结构快速进化的图像分类器构建方法[CN201810141306.7] - 浙江工业大学

专利申请

2018-02-11
公布公告

2021-04-13
授权日期

2021-04-13
终止

2031-04-11

一种基于优化深度卷积神经网络结构快速进化的图像分类器构建方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201810141306.7 申请日期： 2018-02-11 专利主类别： G06N3/08 {{ classMap["G06N3/08"] }}

申请人名称：浙江工业大学

查看申请人名下所有专利

申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

G06N3/08 : 学习方法

专利注册信息

初审公告期号	2018-02-11	初审公告日期	2021-04-13
注册公告期号	2021-04-13	注册公告日期	2021-04-13
专用权期限	2021-04-13 - 2031-04-11	专利类型	发明授权
代理组织机构	北京睿智保诚专利代理事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

一种优化深度卷积神经网络结构的快速进化方法，包括以下步骤：1)使用基于GNP的进化算法有效构建非线性的CNN网络结构，并对CNN结构的各种超参数进行变异以寻找最优的CNN超参数组合；2)在进化过程中，设计了一种多目标的网络结构评价方法，将分类准确率和分类器的复杂程度同时作为优化目标，目的是有效生成具有高分类准确率和简单结构的CNN分类器；3)提出了增量式训练方法，在上一代CNN结构的基础上进行子代CNN结构的训练。本发明能减少模型的训练次数，降低算法的时间复杂度。

法律进度