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摘在圖像分類任務(wù)中，為了獲得更高的分類精度，需要對圖像提取不同層次的特征信息．深度學(xué)習(xí)被越來越多的應(yīng)用于大規(guī)模圖像分類任務(wù)中．本文提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。可應(yīng)用于大規(guī)模圖像分類的深度學(xué)習(xí)框架．該框架在經(jīng)典的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet基礎(chǔ)上分別從網(wǎng)絡(luò)框架和網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)兩個方面對網(wǎng)絡(luò)做了優(yōu)化和改進，進一步提升了網(wǎng)絡(luò)的特征表達能力．同時，通過在全連接層引入隱層使得網(wǎng)絡(luò)能夠同時具備學(xué)習(xí)圖像特征和二值哈希的功能，使得該框架具有處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)的能力．通過在三個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中的一系列比對實驗，分析了不同優(yōu)化方法在不同情況下的作用，并證明了本文所提優(yōu)化方法的有效性。
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