摘要：为了提升视条件而定的深度卷积网络（conditional deep learning network,CDLN）的分类准确率,提出一种多分类器联合训练的方法.在训练网络时将多个分类器的输出误差同时进行反向传播,以校正网络权重.以Le Net-5、Alex Net为基础构造神经网络CDLN-L和CDLN-A,以MNIST、CIFAR-100和Pascal Voc数据集为实验样本进行实验,网络的分类准确率均得到提升,最高提升了4.39%.实验表明,提出的联合训练方法能够提升CDLN的分类准确率.
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 综合科技B类综合
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关键词：深度学习 多分类器 多分类器联合训练 图像分类 分类准确率
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