摘要：针对既有的深度学习网络结构模型在油画数据集上取得的分类结果较差的问题,提出了一种基于深度学习的油画分类网络模型。利用AlexNet网络抑制过拟合的Dropout算法和GoogleNet网络加深网络深度和宽度的Inception模块,构建一种层数和训练用时相对较少的网络模型。实验结果表明,新网络模型的油画分类准确率比AlexNet和GoogleNet高。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社