技術特征：

技術總結
一種改進的并行通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法。其包括利用直連和卷積通道對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)進行特征提取，得到特征矩陣；將特征矩陣合并，并進行數(shù)據(jù)降維；對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，計算此次網(wǎng)絡訓練的損失值；計算各層誤差項和權值梯度；根據(jù)損失值判斷網(wǎng)絡是否收斂，如不收斂，依據(jù)權值梯度調(diào)整卷積神經(jīng)網(wǎng)絡初始化參數(shù)并重新進行訓練，如已收斂則輸出網(wǎng)絡訓練結果等步驟。本發(fā)明通過直連通道的引入可保證數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡中的流通性，克服了深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時梯度不穩(wěn)定的難題，可訓練更深層的網(wǎng)絡；利用最大池化和均值池化，可使兩次特征提取間的特征矩陣維度保持一致且可結合兩種池化方法的優(yōu)點。

技術研發(fā)人員：屈景怡;朱威;李佳怡;吳仁彪
受保護的技術使用者：中國民航大學
技術研發(fā)日：2017.04.17
技術公布日：2017.08.25