一种基于深度神经网络的人体健康计算网络架构及方法

本公开的实施例提供了一种基于深度神经网络的人体健康计算网络架构及方法。应用于图像数据处理技术领域，所述网络架构包括多级稀疏自编码器包括采用级联方式连接的多个自编码器，用于对输入数据进行特征提取，并将提取出的特征输出至分类器；分类器包括多层随机神经网络，每层节点均采用随机权重和偏置，用于对提取出的特征进行分类，并将所有层的输出矩阵均全连接到最终的输出层，用于计算输出结果；综合优化模型包括计算模块以及验证模块，计算模块用于对输出矩阵进行计算，验证模块用于检验所述计算模块所输出的计算结果。实现了对人体健康计算网络架构的迭代优化，进而确保了后续人体健康计算网络架构的智能性优化。