多尺度融合特征卷积神经网络的图像分类算法研究

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摘要：针对深度卷积神经网络在进行图像分类时，随着深度的增加可能出现的梯度弥散以及由于卷积核尺度不合适出现的特征提取能力不足等问题，文章提出了一种多尺度融合特征的深度卷积神经网络。该网络的主要结构由包含多尺度卷积核的卷积层、多层感知机与池化层堆叠构成，在特征提取完成后，经过特征融合层与全连接层相连，输入Softmax分类器完成图像分类。（剩余7546字）

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