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基于改进DCNN结合迁移学习的图像分类方法 被引量：11
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作者 杨东旭 赖惠成 +1 位作者 班俊硕 王俊南 《新疆大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第2期195-202,共8页
针对传统DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)模型中Softmax分类层存在的过早饱和及模型参数采用随机初始化训练时间长、识别准确率低的问题,提出一种将噪声注入Softmax并结合迁移学习的图像分类方法.首先,根据对Softmax饱和问题... 针对传统DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)模型中Softmax分类层存在的过早饱和及模型参数采用随机初始化训练时间长、识别准确率低的问题,提出一种将噪声注入Softmax并结合迁移学习的图像分类方法.首先,根据对Softmax饱和问题探究,对比注入的噪声参数选取对识别率的影响来找到最佳情况,从而产生更为宽泛的梯度并起到延迟饱和的作用;然后,利用公开预训练模型参数来代替随机初始化参数,并比较冻结不同卷积层对模型的影响;最后,在MNIST和CIFAR-10图像分类数据集上实验,证明所提方法具有良好的识别效果. 展开更多
关键词 DCNN 噪声softmax 迁移学习 图像分类
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