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发明公开
一种基于进化多目标神经网络架构构造的图像分类方法审中-实审

公开(公告)号：CN115393632A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210933492.4

申请日：2022-08-04

申请人： 广东工业大学

发明人： 谭致文 , 陈磊 , 陈俊安 , 黄卓彦 , 陈佳鑫

IPC分类号： G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于进化多目标神经网络架构构造的图像分类方法，包括：构建用于图像分类的神经网络；设置基于搜索结构单元Cell的搜索空间，通过搜索单元Cell来替代搜索整个神经网络结构；通过搜索得到满足预设要求的Cell，对其进行堆叠，并结合预设的神经网络参数构成完整的神经网络；利用基于分解的自适应混合多目标进化算法的神经网络架构搜索方法，对步所述神经网络的网络参数、架构，以分类错误率和计算复杂度两个目标进行双层优化，得到优化后的神经网络；对优化后的神经网络，利用所述训练集进行训练，并通过测试集测试，选取分类错误率最小的神经网络架构作为新冠肺炎CT图像分类模型用于图像分类。