本文選題：深度學(xué)習(xí) + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《通信學(xué)報(bào)》2017年07期

【摘要】：針對(duì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中maxout單元非最大特征無(wú)法傳遞、特征圖像子空間池化表達(dá)能力不足的局限性,提出混合maxout(mixout,mixed maxout)單元。首先,計(jì)算相同輸入在不同卷積變換下所形成的特征圖像子空間的指數(shù)概率分布;其次,根據(jù)概率分布計(jì)算特征圖像子空間的期望;最后,利用伯努利分布對(duì)子空間的最大值與期望值加權(quán),均衡單元模型。分別構(gòu)建基于mixout單元的簡(jiǎn)單模型和網(wǎng)中網(wǎng)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明mixout單元模型性能較好。
[Abstract]:Aiming at the limitation that the non-maximum feature of maxout element can not be transferred in the deep convolution neural network and the ability of the subspace of the feature image is insufficient, a mixed maxoutum mixed mixed maxout) unit is proposed. First, the exponential probability distribution of the feature image subspace formed by the same input under different convolution transformation is calculated. Secondly, the expectation of the feature image subspace is calculated according to the probability distribution. The Bernoulli distribution is used to weigh the maximum value and expected value of subspace to equalize the element model. A simple model based on mixout unit and a net-in-network model are constructed for experiments. The results show that the performance of mixout cell model is good.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61601499)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1816919