基于深度学习的图像分类方法

提出了一种用于图像分类的卷积神经网络,将不同池化方式对图像分类的影响进行了分析对比,采用重叠池化和dropout技术,较好地解决过拟合问题。与传统神经网络相比,该方法在CIFAR-10数据集上获得了较好的结果,在测试集上准确率比训练集上准确率高9%左右。