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本发明公开了基于深度多核集成回归的图像分类模型构建、图像分类方法、系统,首先建立多个子网络,并为每个子网络设计回归模型,采用集成框架为所有子网络建立起整体的回归损失函数。在整体的集成回归损失函数中,建立起层次化模型损失,即为各个子回归模型设置共享参数,以得到集成分类的共享空间,同时也设置了各个子模型的单独参数,以得到子模型有关的回归参数结果,构建图像分类模型。为了进一步提升模型对于复杂数据的分类回归能力,采用深度神经网络,有效的提高了模型的分类效果;提供一种高准确率、高效率、强泛化能力的图像分类
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117475222A
(43)申请公布日2024.01.30
(21)申请号202311471576.1
(22)申请日2023.11.07
(71)申请人江苏大学
地址212013
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