为提高花卉图像的识别率,实现良好的花卉分类效果,提出一类改进型LeNet-5卷积神经网络模型.将原LeNet-5卷积神经网络模型的S4层与C5层之间的连接方式改为全连接,将S2层、S4层的池化操作分别设置为均值池化、最大池化.在此基础上采用随机梯度下降方法和Dropout防止过度拟合的方法相结合的算法,对Oxford-17花卉数据集进行仿真实验.实验结果表明,改进型LeNet-5卷积神经网络有效且可行,该模型对花卉图像的识别率高达96.5％,与未改进的LeNet-5卷积神经网络模型相比,识别率提高了6.5％.
卷积神经网络 全连接 随机梯度下降 Dropout正则化方法 仿真