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基于改进的AlexNet的车辆颜色识别;;01;;;目前，基于深度学习的车辆颜色识别方法已经成为研究热点，其中卷积神经网络（CNN）是最常用的模型之一。;02;;;;03;;;;04;;准确率（Accuracy）;;;;;;05;;网络结构：与其他深度学习方法相比，改进的AlexNet采用了更深的网络结构，能够提取到更丰富的层次化特征。这对于颜色识别任务来说是非常重要的，因为颜色信息通常与图像的语义内容紧密相关。
参数数量：尽管改进的AlexNet具有更深的网络结构，但由于采用了有效的正则化技术和参数共享机制，其参数数量并没有显著增加。这使得模型在保持高性能的同时，避免了过拟合的风险。
训练稳定性：改进的AlexNet在训练过程中采用了批量归一化技术，可以有效地缓解内部协变量偏移问题，提高训练的稳定性。这与其他深度学习方法相比具有一定的优势。
识别准确率：通过对比实验可以发现，基于改进的AlexNet的车辆颜色识别方法在多个数据集上都取得了较高的识别准确率，优于其他深度学习方法。这证明了该方法在车辆颜色识别任务中的有效性和优越性。;06;;;THANKS
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