【摘要】：針對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在規(guī)則化參數(shù)多、未利用淺層先驗知識、參數(shù)隨機初始化后易導(dǎo)致權(quán)值更新梯度彌散及訓(xùn)練早熟等問題,采用PCA非監(jiān)督學(xué)習(xí)方式獲取導(dǎo)向性初始化參數(shù)數(shù)值方法,并基于對網(wǎng)絡(luò)誤差的傳播分析,提出指數(shù)自適應(yīng)彈性動量參數(shù)學(xué)習(xí)方法.以復(fù)雜場景下行人目標(biāo)為例進行目標(biāo)檢測試驗,實驗表明:與人工特征檢測識別方案及傳統(tǒng)深度卷積模型相比,該模型可有效提升目標(biāo)檢測精度,檢測速度提升20%以上;與其他動量同源更新機制相比,該算法收斂速度更快,收斂曲線更平滑,泛化能力強,可在不同深度模型均可取得較好檢測效果,準(zhǔn)確率分別平均提高1.6%,1.8%和6.19%.
[Abstract]:There are many regularized parameters in the deep convolution neural network, no prior knowledge of shallow layer is used, and the parameters are easy to be updated and disseminated by gradient after random initialization, and the training is precocious and so on. The PCA unsupervised learning method is used to obtain the numerical method of orientation initialization parameters. Based on the propagation analysis of network error, an exponential adaptive elastic momentum parameter learning method is proposed. The target detection experiment of human target in complex scene shows that compared with artificial feature detection and traditional depth convolution model, this model can effectively improve the accuracy of target detection, and the detection speed can be increased by more than 20%. Compared with other momentum homologous updating mechanisms, the proposed algorithm has the advantages of faster convergence speed, smoother convergence curve, stronger generalization ability, and better detection effect in different depth models, with an average accuracy of 1.6. 1.8% and 6.19%.
【作者單位】： 中國科學(xué)院西安光學(xué)精密機械研究所;中國科學(xué)院大學(xué);西安郵電大學(xué);
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(2010AA7080302)
【分類號】：TP183;TP391.41

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