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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于L2NU激活函数的图像分类模型生成方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115331053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210962126.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于L2NU激活函数的图像分类模型生成方法及装置是由邱鲤鲤;张泽洋;周昌乐设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于L2NU激活函数的图像分类模型生成方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于L2NU激活函数的图像分类模型生成方法，该方法包括以下步骤：S101：将ResNet‑50图像分类模型中所有残差模块原生结构中的ReLU激活函数替换为L2NU激活函数；S102：移除步骤S101中的ResNet‑50图像分类模型中的所有BN层；S103：将步骤S102中的ResNet‑50图像分类模型的输出层的激活函数设置为S104：将步骤S103中的ResNet‑50图像分类模型的神经网络的各权值矩阵初始化为标准正态分布，且将神经网络的各层偏置设置为0向量；S105：基于图像分类训练数据集对步骤S104中的ResNet‑50图像分类模型进行训练，得到基于L2NU激活函数的图像分类模型。相比传统激活函数，本申请的L2NU激活函数应用于图像分类的深度学习模型时具有模型分类精度函数得到了提升的有益效果。

本发明授权一种基于L2NU激活函数的图像分类模型生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于L2NU激活函数的图像分类模型生成方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S101：将ResNet-50图像分类模型中所有残差模块原生结构中的ReLU激活函数替换为L2NU激活函数； 所述L2NU激活函数具体为： ； 其中，n为图像分类模型的网络层中的神经元个数，X为网络层的激活前模式，且X＝x1,x2,…,xn，xi为各神经元输出，且i∈{1,2,…,n}； S102：移除步骤S101中的ResNet-50图像分类模型中的所有BN层； S103：将步骤S102中的ResNet-50图像分类模型的输出层的激活函数设置为 ； 其中，x表示网络层的激活前模式； S104：将步骤S103中的ResNet-50图像分类模型的神经网络的各权值矩阵初始化为标准正态分布，且将神经网络的各层偏置设置为0向量； S105：基于图像分类训练数据集对步骤S104中的ResNet-50图像分类模型进行训练，得到基于L2NU激活函数的图像分类模型。

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