1、“.....达到了预期目标。参考文献吴全，殷骏，戴冕等基于蜂群优化多核支持向量机的淡水鱼种类识别农业工程学报，基于卷积神经网络的鱼类图像识别与分类论文原稿均值，再除以这层激活层的标准差。之后，再乘以个任意初始值的参数，并加上个额外的任意初始值的参数。第步是将上述的这个参数设为可训练。实验结果经过上述方法优化的模型在扩增过的训练集上仅训练轮之后，在验证集上的识别精度达到了，在测试集上精度达到了，在测试集上的值仅为。目前在鱼类分类方面，识别精度较高的为吴全等提出的基于的方属于类时预测的可能性值。在多分类问题上，比起用识别精度来衡量，多类对数损失函数能更精细的衡量个方法的性能高低，尤其是在识别精度相差样的情况下。为了避免函数的极端情况，预测的可能性值会被，替代......”。

2、“.....参数众多，训练时间过长以及过拟合直是两大主要问题。这部分针对具体的鱼类分类问题运用了系列降低过拟合过拟合。验证结果显示当的比率等于的时候，训练集和验证集的识别精度相差最小。以比率的为基础，再进行下步数据集扩增的操作。数据集扩增为了进步降低过拟合，提高图像分类的准确性，设想通过平移缩放旋转错切等图形的仿射变换在原始样本图片上做些改动来产生更多样的训练样本图片，如图所示。数据采集方式是通过固定在渔船个位臵的摄像头卷积神经网络如何进行图片分类整个模型主要由输入层多层卷积层多层采样层多层连接层输出层组成。卷积滤波器既是神经网络神经元的权重，整个训练过程就是卷积滤波器权重以及全连接层权重的自动学习过程。直观地说......”。

3、“.....低层滤波器首先提取图片底层较简单的特征表示例如边缘斜坡，随着神经法都是基于手动选择特征的机器学习方法，手动选择特征的方法不仅效率低下，还会导致遗漏重要的特征，导致分类准确率低。目前随着计算机性能的大幅提升，深度学习在图像分类领域展现出了出众的性能。其中代表性的就有卷积神经网络。卷积神经网络重要的特征就是能在训练过程中自动学到好特征，避免了手动选择特征的些问题，而且每层神经元共用组连接权重，从而大大降和鲁棒性，能在背景干扰很强的图片数据集上准确的完成鱼类的识别和分类。基于卷积神经网络的鱼类图像识别与分类论文原稿。汇合层的作用是基于局部相关性进行亚采样，在减少数据量的同时保留有用信息，并可减少对应的参数个数，控制过拟合......”。

4、“.....即。最后层全连接层需要把计算出的对应于各个分类的分数转换成总和为的对应于各个分类的概率数值进行识别，识别精度为。但是这些方法首先都是在严格拍摄控制下产生的图片上衍生的方法，鱼类图片几乎没背景干扰，方法的鲁棒性较差。其次，这些方法都是基于手动选择特征的机器学习方法，手动选择特征的方法不仅效率低下，还会导致遗漏重要的特征，导致分类准确率低。目前随着计算机性能的大幅提升，深度学习在图像分类领域展现出了出众的性能。其中代表性的就有卷积神经样层多层连接层输出层组成。卷积滤波器既是神经网络神经元的权重，整个训练过程就是卷积滤波器权重以及全连接层权重的自动学习过程。直观地说，整个分类过程就是张图片的像素值与卷积滤波器逐层作卷积来提取特征......”。

5、“.....随着神经网络的前向进行，高层滤波器逐渐提取进步的特征表示如拐角轮廓，以此类推，直到能基于卷积神经网络的鱼类图像识别与分类论文原稿了参数训练的开销。基于上述分析，本文从神经网络模型出发，构造了泛化能力强的卷积神经网络模型，然后针对卷积神经网络容易过擬合的问题，运用了系列降低过拟合的方法来优化模型。实验结果显示此模型具有很高的识别精度和鲁棒性，能在背景干扰很强的图片数据集上准确的完成鱼类的识别和分类。基于卷积神经网络的鱼类图像识别与分类论文原稿。鱼进行识别，各类鱼的识别精度均为。等在颜色空间利用小波滤波器提取鱼的纹理特征，并进行了分类识别。万鹏等计算鱼的长轴方向各段的平均宽度与长度的比值并将其作为特征参数......”。

6、“.....识别精度为。但是这些方法首先都是在严格拍摄控制下产生的图片上衍生的方法，鱼类图片几乎没背景干扰，方法的鲁棒性较差。其次，这些方法数据集扩增方法方法。方法还可有效降低训练的时间。方法方法是指在激活层之后插入层层，作用是以定的比例将激活层的部分数值臵为。这样随机的丢弃些训练获得的信息可以增强神经网络模型的泛化能力，降低过拟合。验证结果显示当所以激活函数采用，即。全连接层的权重采用反向传播算法训练，参数寻优采用随机梯度下降方法。然而随机梯度下降方法的学习率为手动设定的常量，这会带来些问题。学习率设定太低的话会导致参数优化速率很慢，无法在合理的时间里完成训练。学习率设定太高的话又会导致参数的振荡，甚至无法收敛。吴全等采用了手动选择特征的方法......”。

7、“.....避免了手动选择特征的些问题，而且每层神经元共用组连接权重，从而大大降低了参数训练的开销。基于上述分析，本文从神经网络模型出发，构造了泛化能力强的卷积神经网络模型，然后针对卷积神经网络容易过擬合的问题，运用了系列降低过拟合的方法来优化模型。实验结果显示此模型具有很高的识别精提取较复杂的特征如皮毛花纹为止。最后通过相当于线性分类器的全连接层处理就可以完成分类。吴全等采用了手动选择特征的方法，基于支持向量机对种鱼进行识别，各类鱼的识别精度均为。等在颜色空间利用小波滤波器提取鱼的纹理特征，并进行了分类识别。万鹏等计算鱼的长轴方向各段的平均宽度与长度的比值并将其作为特征参数......”。

8、“.....训练集和验证集的识别精度相差最小。以比率的为基础，再进行下步数据集扩增的操作。数据集扩增为了进步降低过拟合，提高图像分类的准确性，设想通过平移缩放旋转错切等图形的仿射变换在原始样本图片上做些改动来产生更多样的训练样本图片，如图所示。卷积神经网络如何进行图片分类整个模型主要由输入层多层卷积层多层基于卷积神经网络的鱼类图像识别与分类论文原稿类问题上，比起用识别精度来衡量，多类对数损失函数能更精细的衡量个方法的性能高低，尤其是在识别精度相差样的情况下。为了避免函数的极端情况，预测的可能性值会被，替代。降低过拟合的方法卷积神经网络由于模型复杂，参数众多，训练时间过长以及过拟合直是两大主要问题。这部分针对具体的鱼类分类问题运用了系列降低过拟合的方法优化模型......”。

9、“.....数据采集方式是通过固定在渔船个位臵的摄像头采集甲板上鱼类的照片，共采集到张，万鹏，潘海兵，龙长江等基于机器视觉技术淡水鱼品种在线识别装臵设计食品与机械在种鱼类分类上取得了的识别结果和万鹏等提出的基于层神经网络的方法，在种鱼类分类上取得了的识别结果。相比之下，本次工作在鱼类分类更多图像背景干扰更大的情况下，仍然取得了更优异的识别性能。结语本文构建了个基于的有较强泛化能力的卷积网络模型，并用方法和方法优化了模型，降低了过拟合用数据集方法优化模型，主要包括方法数据集扩增方法方法。方法还可有效降低训练的时间。基于卷积神经网络的鱼类图像识别与分类论文原稿。规范化激活层的输出值的方法第步是在每层激活层之后加上层规范化层......”。