基于深度学习的油画分类网络模型

摘要：

针对既有的深度学习网络结构模型在油画数据集上取得的分类结果较差的问题,提出了一种基于深度学习的油画分类网络模型.利用AlexNet网络抑制过拟合的Dropout算法和GoogleNet网络加深网络深度和宽度的Inception模块,构建一种层数和训练用时相对较少的网络模型.实验结果表明,新网络模型的油画分类准确率比AlexNet和GoogleNet高.

关键词：深度学习、分类、油画、网络结构模型、艺术领域

所属期刊栏目：38

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西学位与研究教育改革项目JGY2014060;桂林电子科技大学研究生教育创新计划2016XWYJ109

在线出版日期：2018-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：65-68