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题名基于分形和分理论的分形池化算法
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作者
肖莎莎
高哲
贾凯
焦芷媛
柴浩宇
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机构
辽宁大学数学与统计学院
辽宁大学轻型产业学院
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出处
《微电子学与计算机》
2024年第7期1-7,共7页
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基金
辽宁省教育厅科研基金(LJC2010)
辽宁省自然科学基金(20180520009)
沈阳市中青年科技创新人才支持计划(RC210082)。
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文摘
传统池化操作既不能客观地评价池化区域中数据之间的差异性,也不能有效地保留池化区域中鉴别性特征。为解决这类问题,提出了一种基于分形和分理论,且能够根据每个特征图各通道中数据间的差异性,自行地选择最优池化策略的分形池化算法。首先,引入分形和分的定义,构造分形池化算子和训练误差的反向传播算法。该算子不仅包括最大池化、平均池化,还能够降低训练误差。然后,在算法实现的过程中,根据每个特征图各通道中数据间的差异性自适应地整定阶次,以确定池化区域中每个数据的训练权重。最后,在不同数据集和不同架构上进行了大量分类性能实验,验证了所提出的方法比传统池化方法和混合池化都取得了更好的分类效果。
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关键词
分形和分
最大池化
平均池化
分形池化
分类
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Keywords
fractal sum
max pooling
average pooling
fractal pooling
classification
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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