基于卷积神经网络的智能冰箱果蔬图像识别的研究
智能冰箱物体识别主要涉及对水果和蔬菜的识别，冰箱中果蔬数量繁多，光照不均，环境复杂，对此提出了一种用于处理该类识别问题的卷积神经网络。网络采用ReLU作为激活函数，它比传统的Sigmoid函数具有更强的稀疏能力和更大的梯度值，能够极大地加速网络收敛。隐含层中引入随机Dropout，使得某些节点不工作，减少节点间的“共同适应”，降低网络对某一局部特征的过拟合，可减少网络计算复杂度并有效提升识别率。网络采用带动量项的基于梯度下降的反向传播算法，避免网络陷入局部极小值，提高识别率。最后通过用Supermarket Produce Dataset数据集模拟冰箱果蔬图像进行实验，验证了本文方法的有效性。
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