[发明专利]一种基于二值化深度神经网络的手写数字图像识别分类方法有效
| 申请号： | 201910288642.9 | 申请日： | 2019-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN110070119B | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 杨新武;王聿铭;孙芃;李彤 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于二值化深度神经网络的手写数字图像识别分类方法，基于BinaryConnect二值化深度神经网络，并通过公式推导得出最优权重缩放因子α，将该因子α在前向传播过程中与权重W相乘，以达到增强网络表达能力、提高训练精度的目的。与现有技术相比，本发明人提出的权重缩放因子和XNOR‑Net中提出的权重缩放因子均能够在MLP‑MNIST问题上使得二值化深度神经网络达到较高的精度，但是本专利的方法在四层二值化MLP和MNIST数据集上的实验效果要优于XNOR‑Net的方法。具体表现为：在验证集精度上，本方法高出XNOR‑Net方法0.05％，在测试集精度上，本方法高出XNOR‑Net方法0.01％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 二值化 深度 神经网络 手写 数字图像 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
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