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年份
2016
1
学科
自动化与计算机技术
1
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主题
神经网
1
神经网络
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图像
1
图像识别
1
网络
1
网络结构
1
模型构建
1
卷积
1
卷积神经网络
1
性能分析
1
参数优化
1
期刊
沈阳工业大学学报
1
作者
张胜男
1
牛连强
1
王琪辉
1
机构
沈阳工业大学
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深度连续卷积神经网络模型构建与性能分析
被引量:
25
1
作者
牛连强
陈向震
+1 位作者
张胜男
王琪辉
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2016年第6期662-666,共5页
为了提升卷积神经网络特征提取能力,设计了一种基于连续卷积的深度卷积神经网络模型.该模型采用小尺度的卷积核来更细致地提取局部特征,并借助连续的两个卷积层增加模型的非线性表达能力,结合Dropout技术降低神经元之间的相互依赖,利用...
为了提升卷积神经网络特征提取能力,设计了一种基于连续卷积的深度卷积神经网络模型.该模型采用小尺度的卷积核来更细致地提取局部特征,并借助连续的两个卷积层增加模型的非线性表达能力,结合Dropout技术降低神经元之间的相互依赖,利用抑制网络过拟合对模型进行优化.人脸表情、手写数字字符和彩色图像的目标识别实验表明,在图像较为复杂时,该模型在识别的准确性和泛化性能上比手工特征提取方法及一般的2、3层卷积结构具有明显的优势.
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关键词
卷积神经网络
连续卷积
深度学习
网络结构
特征提取
参数优化
池化
图像识别
下载PDF
职称材料
题名
深度连续卷积神经网络模型构建与性能分析
被引量:
25
1
作者
牛连强
陈向震
张胜男
王琪辉
机构
沈阳工业大学软件学院
沈阳工业大学信息科学与工程学院
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2016年第6期662-666,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61372176)
文摘
为了提升卷积神经网络特征提取能力,设计了一种基于连续卷积的深度卷积神经网络模型.该模型采用小尺度的卷积核来更细致地提取局部特征,并借助连续的两个卷积层增加模型的非线性表达能力,结合Dropout技术降低神经元之间的相互依赖,利用抑制网络过拟合对模型进行优化.人脸表情、手写数字字符和彩色图像的目标识别实验表明,在图像较为复杂时,该模型在识别的准确性和泛化性能上比手工特征提取方法及一般的2、3层卷积结构具有明显的优势.
关键词
卷积神经网络
连续卷积
深度学习
网络结构
特征提取
参数优化
池化
图像识别
Keywords
convolutional neural network
consecutive convolution
deep learning
network structure
featureextraction
parameter optimization
pooling
image recognition
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度连续卷积神经网络模型构建与性能分析
牛连强
陈向震
张胜男
王琪辉
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2016
25
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