信息与控制

作者：杨大为, 蔡宇

关键词：蝴蝶种类, 神经网络, 卷积, 图像分类, AlexNet

蝴蝶分类是保护蝴蝶物种多样性、观测大气变化的首要工作。为了提高蝴蝶种类识别的准确率，改善复杂网络算法运行时间长的缺陷，提出了一种基于迁移学习与改进型AlexNet的蝴蝶分类算法。该算法将AlexNet作为预训练模型，使其成为新模型的特征提取器，并在AlexNet算法的基础上，通过调整卷积核数量、替换归一化LRN（local response normalization）层、减少全连接层个数、增加均值下采样层等，进行改进与优化。实验结果表明，改进算法对蝴蝶种类识别的准确率高于原AlexNet算法，并具有更优的识别效率，提升了整体模型的性能。

来源：2023年第4期

《信息与控制》期刊编辑部

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