Resumen

La pintura china es una de las representantes de la destacada cultura tradicional de nuestro país, y encarna la larga historia y sabiduría intelectual de la nación china. En el documento, combinamos las características artísticas de las pinturas chinas y utilizamos un modelo SqueezeNet optimizado para estudiar el análisis de sentimientos de las pinturas chinas. Para aprovechar al máximo las ventajas de las redes neuronales convolucionales ligeras, realizamos dos optimizaciones basadas en SqueezeNet. Por un lado, ampliamos el ancho del modelo para obtener características de sentimiento de pintura china más efectivas para tareas de clasificación, mejorando así la precisión de clasificación del modelo. Por otro lado, introducimos la idea de red residual para prevenir la desaparición del gradiente y la explosión del gradiente en el proceso de entrenamiento, mejorando así la capacidad de generalización de los modelos. Para verificar la efectividad del modelo SqueezeNet optimizado utilizado en el análisis de sentimientos de las pinturas chinas, se llevaron a cabo cuatro tipos de clasificaciones de sentimientos en las pinturas chinas

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Pintura china; Cultura tradicional; Análisis de sentimientos; Modelo SqueezeNet optimizado; Precisión de clasificación; Capacidad de generalización
• Keywords:Chinese painting; Traditional culture; Sentiment analysis; Optimized SqueezeNet model; Classification accuracy; Generalization ability