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基于卷积神经网络的图像分类

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第7-13页
    1.1 国内外相关的研究和进展第12页
    1.2 本文的主要工作和结构安排第12-13页
2 背景知识第13-31页
    2.1 人工神经网络第13-18页
        2.1.1 前馈神经网络第13-15页
        2.1.2 反向传播算法第15-18页
    2.2 分类算法第18-25页
        2.2.1 逻辑回归第18-19页
        2.2.2 Soft-Max回归第19-21页
        2.2.3 支持向量机与Hinge Loss第21-25页
    2.3 卷积神经网络第25-29页
        2.3.1 卷积的网络结构第25-26页
        2.3.2 卷积的梯度计算第26-27页
        2.3.3 下采样层梯度的计算第27页
        2.3.4 特征图的组合第27-29页
    2.4 使用Dropout提高神经网络模型的泛化能力第29-31页
        2.4.1 Dropout简介第29页
        2.4.2 Dropout分析第29-31页
3 基于Dropout的卷积神经网络图像分类第31-33页
    3.1 实验数据集第31页
    3.2 算法框架第31-33页
4 实验结果和分析第33-39页
    4.1 实验平台第33页
    4.2 实验结果和分析第33-39页
结论第39-40页
参考文献第40-42页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第42-43页
致谢第43-44页

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