王茜，张海仙（四川大学计算机学院，成都　610065）

深度学习框架Caffe在图像分类中的应用

王茜，张海仙
（四川大学计算机学院，成都610065）

0　引言

在深度学习概念的提出以及GPU被用于科学计算之前，大型神经网络几乎鲜有问津。究其原因，其一，深度神经网络面临着由梯度消失和过拟合等原因导致的训练困难的问题。其二，大型神经网络动辄百万甚至千万级的参数数量不仅令人生畏，而且面临着训练周期以周甚至月为单位计量的尴尬局面。深度学习的提出在很大程度上解决了梯度消失和过拟合的问题。而GPU计算平台被直接用于科学计算能极大地提高数据的计算速度。GPU用于科学计算主要以NVIDIA（英伟达）公司的CUDA框架为底层系统，在此基础上，科研人员开发出了众多的深度学习开源框架，例如Caffe、Theano、Torch、CXXNet、MXNet等，Caffe是其中较为成熟和完善的一个深度学习框架。在Caffe的基础上，NVIDIA公司进一步推出了Digits系统，Digits系统提供简单易用的Web页面对Caffe进行了包装，使深度学习在图像分类中的应用变得更加简单轻便。

印章是国内应用最广泛的签章设备，由于印章具有重要的作用，其仿造成本又极为低廉，不少不法分子制贩假章，伪造的印章层出不穷，给社会带来了巨大的负面影响。因此，对印章图像的快速识别和精准鉴定已成为当今重要的研究课题。传统的印章鉴别方法主要依靠人工对两幅印章图样进行对比，但人工对比有很多缺陷，第一，印章识别准确率无法保证，达不到实用要求，第二，实际情况复杂，限制条件较多、适应性弱。……