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摘要
本发明公开了一种基于深度课程学习的图像识别方法,属于图像识别领域,步骤为：基于深度卷积神经网络构建教师和学生网络；使用训练样本对教师网络进行图像分类训练,预测训练样本属于每个类别的概率；计算教师网络的预测和标签之间的差异对参数进行更新；将预测信息传送给学生网络；对学生网络进行训练；将教师网络的预测信息结果来指导学生网络训练；计算学生网络预测结果和标签之间的差异更新参数；完成学生网络分类训练；训练完成的学生网络实现对图像的识别分类。本发明模拟了人类学习从易到难的过程,训练过程合理、工作量大幅下降,网络参数更新快,且不同样本产生的梯度差异性去平衡样本的影响,预测精度更加高,性能更加可靠稳定。
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