[发明专利]一种基于注意力机制的卷积神经网络构建方法及应用有效
| 申请号： | 201810468476.6 | 申请日： | 2018-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN108734290B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 王改华;袁国亮;吕朦;刘文洲;李涛 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430068 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于注意力机制的卷积神经网络构建方法及应用，包括用于对图像进行预处理的基本卷积操作层，用于提取图像浅层显著特征的注意力机制层1，用于提取图像深层显著特征的注意力机制层2，用于提取图像最深层显著特征的注意力机制层3，用于将注意力机制层3中的2维输出数据捋平为1维的两个全连接层，以及SoftMax分类器。本发明将注意力机制融合进卷积神经网络中，有效的促进了卷积神经网络提取有效的信息从而提高网络性能，提升网络收敛效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 卷积 神经网络 构建 方法 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于注意力机制的卷积神经网络构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立用于对图像进行预处理的基本卷积操作层，包括2个卷积层和2个池化层，其中卷积层和池化层相间隔；步骤2，构造用于提取图像浅层显著特征的注意力机制层1，包括两个相互连接的包含注意力机制的神经网络模块和池化层；步骤3，构造用于提取图像深层显著特征的注意力机制层2，包括五个相互连接的包含注意力机制的神经网络模块和池化层；步骤4，构造用于提取图像最深层显著特征的注意力机制层3，包括两个相互连接的包含注意力机制的神经网络模块和池化层；步骤5，建立用于将注意力机制层3中的2维输出数据捋平为1维的两个全连接层；步骤6，选取SoftMax分类器。
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