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基于核均值漂移聚类的改进局部协同训练算法 被引量：3
1
作者 鲜焱 吕佳 《重庆师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期106-113,共8页
【目的】针对协同训练算法不能直接应用于单视图数据,且在迭代过程中加入的无标记样本隐含有用信息不够的问题,提出基于核均值漂移聚类的改进局部协同训练算法。【方法】该算法先在有标记样本集中利用改进局部协同训练算法训练一个完整... 【目的】针对协同训练算法不能直接应用于单视图数据,且在迭代过程中加入的无标记样本隐含有用信息不够的问题,提出基于核均值漂移聚类的改进局部协同训练算法。【方法】该算法先在有标记样本集中利用改进局部协同训练算法训练一个完整视图分类器h1,同时挑选出价值高的特征子集来训练局部视图分类器h2,然后在无标记样本集中采用核均值漂移算法选择聚类过程中指定带宽范围内的样本,交由分类器h2标记类别后再加入分类器h1的训练中,以此来优化分类模型。【结果】在UCI数据集上的3组对比实验证明了该算法的有效性,实验结果表明该算法具有更高的模型评价能力。【结论】改进局部协同训练算法将数据集划分为局部视图和完整视图,解决了单视图数据的视图划分问题。利用核均值漂移算法选出较好表现数据空间结构的无标记样本,降低了无标记样本带来的误差。 展开更多
关键词 协同训练 均值漂移 流行正则化 特征选择 视图划分
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结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别 被引量：25
2
作者 崔子越 皮家甜 +6 位作者 陈勇 杨杰之 鲜焱 吴至友 赵立军 曾绍华 吕佳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第19期171-178,共8页
针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进... 针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进,提升了模型的特征提取能力,能够较好地避免过拟合现象;通过设置概率阈值对Focal Loss进行改进,避免误标注样本对模型分类性能产生影响。实验结果表明,该模型在CK+、JAFFE以及FER2013数据集上的识别准确率分别达到了99.68%、97.61%和72.49%,在实际应用中泛化能力突出。 展开更多
关键词 表情识别 深度学习 迁移学习 FocalLoss 卷积神经网络
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结合改进密度峰值聚类和共享子空间的协同训练算法 被引量：1
3
作者 吕佳 鲜焱 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期686-693,共8页
针对协同训练算法在迭代过程中加入的无标记样本的有用信息不足和多分类器对样本标记不一致导致的分类错误累积问题,提出结合改进密度峰值聚类和共享子空间的协同训练算法。该算法先采取属性集合互补的方式得到两个基分类器,然后基于虹... 针对协同训练算法在迭代过程中加入的无标记样本的有用信息不足和多分类器对样本标记不一致导致的分类错误累积问题,提出结合改进密度峰值聚类和共享子空间的协同训练算法。该算法先采取属性集合互补的方式得到两个基分类器,然后基于虹吸平衡法则进行改进密度峰值聚类,并从簇中心出发来推进式选择相互邻近度高的无标记样本交由两个基分类器进行分类,最后利用多视图非负矩阵分解算法得到的共享子空间来确定标记不一致样本的最终类别。该算法利用改进密度峰值聚类和相互邻近度选择出更具空间结构代表性的无标记样本,并采用共享子空间来修订标记不一致的样本,解决了因样本误分类造成的分类精度低的问题。在9个UCI数据集上的多组对比实验证明了该算法的有效性,实验结果表明所提算法相较于对比算法在7个数据集上取得最高的分类正确率,在另2个数据集取得次高的分类正确率。 展开更多
关键词 协同训练 密度峰值聚类 虹吸平衡法则 共享子空间 相互邻近度
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