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首页 > 刊期 > 2023 > 4期 > 信息：技术与应用
基于改进 GoogLeNet 的地基云图分类
郑智健，卢冰冰，郑清杰

【摘要】针对目前地基云图分类实时性和效率不高的问题，提出了一种 GoogLeNet 改进模型。该模型在 GoogLeNet架构上利用分离卷积、引入归一化层等技巧进行了调整。在相同的 MGCD 数据集上通过常用的几种模型进行对比训练，结果表明 GoogLeNet 改进模型不仅具备更高的准确率，而且有效避免了过拟合问题，为实际设备应用提供了有益参考。

【关键字】GoogLeNet 改进模型；地基云图分类；数据集


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