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申请/专利权人：浙江海洋大学
摘要：本发明适用于海洋工程技术领域，提供了基于迁移学习改进VGG‑16模型的目标声图识别海底搜救方法，包括第一步、数据集预处理；第二步：改进VGG‑16模型；第三步：冻结迁移策略；该方法通过对VGG‑16模型结构进行改进，针对海底声图数据的特点，对VGG‑16模型进行了结构改进，优化了网络层次和参数设置，使其更适用于海洋环境中的小样本目标声图识别任务；利用预训练的改进VGG‑16模型，在海底搜救目标声图识别任务上进行迁移学习，通过冻结和调整模型参数，使其适应于海底声图数据的特点，从而提高了识别准确度；通过引入数据增强策略，引入了有效的数据增强策略，增加了训练数据的多样性，提高了迁移改进VGG‑16模型的鲁棒性和泛化能力。
主权项：1.基于迁移学习改进VGG-16模型的目标声图识别海底搜救方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、数据集预处理对原始数据进行一系列变换或添加噪声等操作，以生成更多、更丰富、更真实的训练样本，从而提高模型的泛化能力；第二步：改进VGG-16模型在传统的VGG16模型的基础上简化了模型结构，构建一个由9个卷积层、5个池化层、2个基于激活函数ReLU的全连接层和9个置于每个卷积层后面的批归一化；第三步：冻结迁移策略对改进后的VGG-16模型采用冻结的迁移策略，利用预训练的改进VGG-16模型，在海底搜救目标声图识别任务上进行迁移学习，通过冻结和调整模型参数，使其适应于海底声图数据的特点，提高了模型的识别准确度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江海洋大学 基于迁移学习改进VGG-16模型的目标声图识别海底搜救方法
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