一种用于深度学习的多层递阶式神经网络架构系统
基本信息
| 申请号 | CN202010627432.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111860620A | 公开（公告）日 | 2020-10-30 |
| 申请公布号 | CN111860620A | 申请公布日 | 2020-10-30 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 黄西士;吕越峰;张剑 | 申请（专利权）人 | 苏州富鑫林光电科技有限公司 |
| 代理机构 | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 苏州富鑫林光电科技有限公司 |
| 地址 | 215000江苏省苏州市工业园区金鸡湖大道99号苏州纳米城16幢501室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及深度学习技术的技术领域，特别是涉及一种用于深度学习的多层递阶式神经网络架构系统，其在更深的维度，也就是针对检测领域的特点，在深度学习的模型改进方面提出了有效的办法，发明了创新性的整体神经网路架构系统来应对具有复杂特征和相似特征的各种不同类型的复杂缺陷，并能进行检测分类，同时降低了各个模块的设计需求，简化了模块模型，因此极大地降低了学习训练难度，并且易于优化和选取超参数；一种用于深度学习的多层递阶式神经网络架构系统包括三个模块：上层模块、下层模块和聚合模块。 |
