[发明专利]一种基于交叉验证法的CNN模型识别准确率优化方法在审
| 申请号： | 202210256770.7 | 申请日： | 2022-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN114626521A | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 冯庆胜;姜琦;董琦;李红;孙传增 | 申请（专利权）人： | 大连交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连优路智权专利代理事务所(普通合伙) 21249 | 代理人： | 马新月 |
| 地址： | 116000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种基于交叉验证法的CNN模型识别准确率优化方法，包括如下步骤：采集数据并对数据进行预处理得到数据集；将数据集K折划分，K∈N；将K折划分后的数据集进行特征构建与融合，将数据集转换为特征向量或矩阵；构建CNN模型，将转换后的特征向量或矩阵输入，对CNN模型进行优化；将K折划分后的数据集导入优化后的CNN模型中进行训练并调节参数；将训练模型过后的识别结果可视化。本发明得到的模型识别准确率更为可靠，小数据集处理中能够避免因数据量少而产生的模型过拟合问题，可深入挖掘不同划分集合所蕴含的信息，对数据有更高的利用度，可以有效提高CNN识别模型的数据处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 交叉 验证 cnn 模型 识别 准确率 优化 方法 | ||
【主权项】：
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