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结合批归一化的直通卷积神经网络图像分类算法
被引量：
26
1
作者
朱威
屈景怡
吴仁彪
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第9期1650-1657,共8页
为解决深度卷积神经网络由于梯度消失而导致训练困难的问题,提出一种基于批归一化的直通卷积神经网络算法.首先对网络所有卷积层的激活值进行批归一化处理,然后利用可学习的重构参数对归一化后的数据进行还原,最后对重构参数进行训练.在...
为解决深度卷积神经网络由于梯度消失而导致训练困难的问题,提出一种基于批归一化的直通卷积神经网络算法.首先对网络所有卷积层的激活值进行批归一化处理,然后利用可学习的重构参数对归一化后的数据进行还原,最后对重构参数进行训练.在CIFAR-10,CIFAR-100和MNIST这3个标准图像数据集上进行实验的结果表明,文中算法分别取得了94.53%,73.40%和99.74%的分类准确率,明显优于其他深度神经网络算法;该算法能够有效地克服传统卷积神经网络中梯度消失的问题.
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关键词
图像分类
深度学习
直通卷积神经网络
批归一化
梯度消失
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题名
结合批归一化的直通卷积神经网络图像分类算法
被引量：
26
1
作者
朱威
屈景怡
吴仁彪
机构
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第9期1650-1657,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(11402294)
天津市智能信号与图像处理重点实验室开放基金(2015AFS03)
中国民航大学第六期波音基金(20160159209)
文摘
为解决深度卷积神经网络由于梯度消失而导致训练困难的问题,提出一种基于批归一化的直通卷积神经网络算法.首先对网络所有卷积层的激活值进行批归一化处理,然后利用可学习的重构参数对归一化后的数据进行还原,最后对重构参数进行训练.在CIFAR-10,CIFAR-100和MNIST这3个标准图像数据集上进行实验的结果表明,文中算法分别取得了94.53%,73.40%和99.74%的分类准确率,明显优于其他深度神经网络算法;该算法能够有效地克服传统卷积神经网络中梯度消失的问题.
关键词
图像分类
深度学习
直通卷积神经网络
批归一化
梯度消失
Keywords
image classification
deep learning
straight convolutional neural networks
batch normalization
vanishing gradients
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合批归一化的直通卷积神经网络图像分类算法
朱威
屈景怡
吴仁彪
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
26
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