本文選題：圖像分類 + 深度學(xué)習(xí)��； 參考：《計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報》2017年09期

【摘要】：為解決深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于梯度消失而導(dǎo)致訓(xùn)練困難的問題,提出一種基于批歸一化的直通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法.首先對網(wǎng)絡(luò)所有卷積層的激活值進行批歸一化處理,然后利用可學(xué)習(xí)的重構(gòu)參數(shù)對歸一化后的數(shù)據(jù)進行還原,最后對重構(gòu)參數(shù)進行訓(xùn)練.在CIFAR-10,CIFAR-100和MNIST這3個標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)集上進行實驗的結(jié)果表明,文中算法分別取得了94.53%,73.40%和99.74%的分類準(zhǔn)確率,明顯優(yōu)于其他深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;該算法能夠有效地克服傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中梯度消失的問題.
[Abstract]:In order to solve the problem that the deep convolution neural network is difficult to train due to the disappearance of the gradient, a direct convolution neural network algorithm based on batch normalization is proposed.First, the activation values of all convolution layers in the network are processed by batch normalization, then the normalized data is restored by using the learnable reconstruction parameters, and the reconstruction parameters are trained.The experimental results on CIFAR-10 CIFAR-100 and MNIST show that the classification accuracy of the proposed algorithm is 94.53% 73.40% and 99.74% respectively, which is obviously superior to other depth neural network algorithms.The algorithm can effectively overcome the problem of gradient disappearance in traditional convolution neural networks.
【作者單位】： 中國民航大學(xué)天津市智能信號與圖像處理重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金(11402294) 天津市智能信號與圖像處理重點實驗室開放基金(2015AFS03) 中國民航大學(xué)第六期波音基金(20160159209)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1735337