摘要
本发明公开了一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法,涉及图像识别技术领域,包括:对图像数据集预处理,如自适应归一化、哈希编码标签等;按图嵌入技术编码网络结构并混合初始化权值阈值;融合算法优化特征,先粒子群初定再通道表征精细调;用训练集以改进反向传播及自适应矩估计算法训练,融合损失函数并动态调整学习率;在验证集计算多项指标评估并优化,如遗传算法搜结构、贝叶斯调学习率;将待识别图像输入优化后的网络,用集成识别方法得结果。本发明通过优化图像预处理、神经网络各环节及识别过程,提高图像质量与数据处理效率,准确确定特征,加快网络训练,全面评估优化网络,提高识别结果可靠性,提升图像识别精度和效率。
技术关键词
图像识别方法
混合去噪方法
结构搜索方法
归一化算法
深度神经网络模型
初始化方法
Adam算法
深度神经网络结构
遗传算法
粒子群算法
编码技术
LLE算法
微粒群算法
动态
辅助分类器
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节点
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