本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)Dropout卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體行為識別方法研究　出處：《科技資訊》2017年12期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人體行為識別 Dropout

【摘要】：我們在訓(xùn)練樣本不多時(shí),仍然可以提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,人體行為的識別存在的問題,也可經(jīng)提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力在視頻中,得到廣泛較好的運(yùn)用。該文基于隨機(jī)Dropout應(yīng)用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類器階段,這種方法能夠使一定數(shù)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元,得到有效的凍結(jié),并且能夠通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中隨機(jī)選擇,更好地完成這一特性;這一方法的特性可以使神經(jīng)元的連接在網(wǎng)絡(luò)更新時(shí)次序得到改變。
[Abstract]:We can still improve the generalization ability of convolutional neural network when we have few training samples. The problem of human behavior recognition can also be improved by improving the generalization ability of convolutional neural network in video. In this paper, stochastic Dropout is applied to classifier stage of convolution neural network model. This method can freeze a certain number of neural network elements effectively. And it can complete this feature better by random selection in the course of network training. The properties of this method can change the connection order of neurons when the network is updated.
【作者單位】： 四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：基于層次聚類邏輯回歸分類算法在煤炭領(lǐng)域中的應(yīng)用,科研項(xiàng)目編號:15ZB0354
【分類號】：TP183;TP391.41
【正文快照】： 該文采用隨機(jī)Dropout卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),筆者將此法的優(yōu)點(diǎn)大1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)致概況為將繁瑣雜亂的前期圖像處理簡易化,原來的圖像不可以據(jù)調(diào)查卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由K.Fukushima在80年代提出,那時(shí)直接輸入,現(xiàn)在的原始圖像即可實(shí)現(xiàn)直輸功能,因其特性得到廣候它被稱為神經(jīng)認(rèn)知機(jī),這一認(rèn)知成為

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本文編號：1369369