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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
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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. 展开更多
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
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