本文以 5 种常见树种的树皮纹理图像为例，采用基于卷积神经网络的深度学习方法，将原始图像直接作为输入，通过卷积和池化层对图像的低级、高级特征进行自动提取，解决了手动提取纹理特征的困难和问题；在此基础上，对 CNN 模型结构进行改进，采用带 Maxout 的 ELU 激励函数来代替 ReLU 函数，解决模型的偏移和零梯度问题；对损失函数进行改进，通过添加规范项来优化结构参数，并使用分段常数衰减

国家林业和草原科学数据中心2022-11-30 更新690

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Mendeley Data2024-05-10 更新190

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AI_Studio2023-05-21 更新310

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深度学习

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Hugging Face2024-02-07 更新150

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