并行尺度裁切的深度卷积神经网络模型

黄友文; 方永平

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并行尺度裁切的深度卷积神经网络模型

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针对并行卷积神经网络(PCNN)的参数过多,模型训练时间成本高的问题,本文提出了并行尺度裁切卷积神经网络(PSC-CNN).PSC-CNN算法是将并行卷积神经网络其中一路(Path A)的输入及该通路的特征提取层的输出通过Crop层裁切得到新的尺寸的图像供给另一路(Path B)网络作为输入.这样,Path A的输入图像在数据层经过一次随机裁剪,Path B则经过了两次裁剪操作,增加了输入数据的多样性,提升了模型的学习能力.算法以AlexNet为基础网络,分别设计了对应的PCNN及PSC-CNN模型,在数据集Caltech101、Caltech256上进行实验.实验结果表明,相较原始的PCNN,本文提出的改进算法有效的提升了分类准确度同时缩短了训练时间.

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来源
《微电子学与计算机》|2019年第4期|6-11|共6页
作者
黄友文; 方永平;
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作者单位

江西理工大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
并行卷积神经网络; 识别; 尺度裁切; 特征提取; AlexNet;

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