论文研究基于深度卷积神经网络的快速图像分类算法.pdf

为了应对大量图像的分类问题，提出一种基于深度卷积神经网络和CUDA-cuDNN并行运算的快速图像分类方法。该方法利用深度卷积神经网络自动学习特征的优势来解决手工设计特征普适性差等问题，同时结合基于CUDA架构的cuDNN并行运算策略来提高训练速度和加快分类速度，并且针对深度卷积神经网络易受参数扰动等缺点，引入批量正则化（BatchNormalization）以提高算法的鲁棒性。实验结果表明，该方法不仅大幅缩短了训练时间同时加快了图像的分类速度，而且进一步降低了图像分类的错误率。