基于BP神经网络的图片分类

资 源 简 介

基于BP神经网络的图片分类

详 情 说 明

在计算机视觉领域，BP（反向传播）神经网络是一种经典的监督学习算法，广泛应用于图像分类任务。针对道路和建筑物的识别场景，典型的实现方案会遵循以下思路：

数据预处理 原始图片需被标准化为统一尺寸，并通过灰度化或RGB通道分离转换为数值矩阵。常见的处理包括归一化像素值（0-1范围）以加速网络收敛。

网络结构设计 输入层：节点数对应图片像素的展平向量（如100x100的RGB图像展平为30000维） 隐藏层：通常包含1-3层全连接层，每层使用Sigmoid或ReLU激活函数引入非线性 输出层：采用Softmax函数输出道路/建筑/其他类别的概率分布

训练与优化 通过反向传播算法调整权重，配合交叉熵损失函数和梯度下降优化器。为防止过拟合，可加入L2正则化或Dropout层。

性能提升技巧 使用卷积神经网络（CNN）替代全连接BP网络以捕捉局部特征 数据增强（旋转、翻转）扩充训练样本 迁移学习复用预训练模型的特征提取能力

该方法的局限性在于对大规模数据需要较高算力，且传统BP网络对平移、旋转等变化的鲁棒性较弱。现代实践中更多采用CNN等改进架构。