【摘 要】
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针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)中所用Softmax分类器方法无法有效兼顾识别准确率及识别效率的问题,提出采用Parzen分类器结合CNN的方法进行图像识
【基金项目】
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贵州省科学技术基金项目(黔科合基础[2016]1054);贵州省联合资金项目(黔科合LH字[2017]7226号);贵州大学2017年度学术新苗培养及创新探索专项(黔科合平台人才[2017]5788)
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针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)中所用Softmax分类器方法无法有效兼顾识别准确率及识别效率的问题,提出采用Parzen分类器结合CNN的方法进行图像识别,特征提取方面,采用CNN提取图像的特征;识别算法方面,借鉴传统分类器的优势,提出采用Parzen分类器方法进行图像识别。使用MNIST、Pet数据集对该方法进行了测试。实验结果表明,Parzen分类器能有效地进行图像分类,与传统Softmax分类方法相比,在MNIST上的识别准确率提高了0.7
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