基于卷积神经网络和迁移学习的图像分类

作者：董亮; 段正泰; 龚彬

来源：信息与电脑(理论版), 2021, 33(03): 77-78.

• 图像分类
• 深度学习
• 卷积神经网络
• 迁移学习

图像分类算法的性能优劣很大程度上取决于特征提取的质量与数量。卷积神经网络能够同时学习特定的特征和分类器,并在训练过程中随时调整以满足不同问题的需求。但随着网络层数的加深,仍存在训练难度大、时间长、效率低等问题。因此,本文基于卷积神经网络自动提取图像高级特征,通过迁移学习的方式训练网络。实验结果表明,该网络可以提取更丰富的特征,提升图书分类的效率和准确率。

• 单位
  云南特殊教育职业学院; 云南财经大学