基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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基于信息無損池化的深度神經(jīng)網(wǎng)絡方法

798 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 08:58:03

本發(fā)明涉及一種基于信息無損池化的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法，用于圖像分類，包括下列步驟：收集各種不同類別的圖像，并標注圖像類別，作為圖像標簽信息；圖像集劃分，將收集的圖像劃分為訓練集，驗證集和測試集；設計基于信息無損池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構，包括所用的卷積層層數(shù)和信息無損池化層的層數(shù)，設計卷積層中濾波器的個數(shù)，設計信息無損池化層的高斯平滑濾波器參數(shù)，池化窗口尺寸以及用于特征融合的卷積濾波器結構，設計網(wǎng)絡訓練循環(huán)迭代的次數(shù)和網(wǎng)絡最終收斂條件，并初始化網(wǎng)絡參數(shù)；將訓練數(shù)據(jù)批量的輸入到該網(wǎng)絡中，進行計算和訓練。

聲明：

“基于信息無損池化的深度神經(jīng)網(wǎng)絡方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)