本文關鍵詞：基于多分類器協同學習的卷積神經網絡訓練算法

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【摘要】：卷積神經網絡(CNN)是一類重要的深度神經網絡,然而其訓練過程需要大量的已標記樣本,從而限制了其實際應用。針對這一問題,分析了CNN分類器的協同學習過程,給出了基于迭代進化的分類器協同訓練算法CAMC。該算法結合了CNN和多分類器協同訓練的優(yōu)勢,首先采用不同的卷積核提取出多種樣本特征以產生不同的CNN分類器;然后利用少量的已標記樣本和大量的未標記樣本對多個分類器進行協同訓練,以持續(xù)提高分類性能。在人臉表情標準數據集上的實驗結果表明,相對于傳統的表情特征識別法LBP和Gabor,CAMC能夠在分類過程中利用未標記樣本持續(xù)實現性能提升,從而具有更高的分類準確率。
【作者單位】： 四川大學計算機學院;長虹技術中心基礎技術研究所;
【關鍵詞】： 機器學習 卷積神經網絡 協同訓練 圖像識別 多分類器
【基金】：國家自然科學基金:基于云的人工免疫檢測器生成算法及其中網絡安全中的應用研究(61402308)資助
【分類號】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 到稿日期:2015-08-21返修日期:2015-11-13本文受國家自然科學基金:基于云的人工免疫檢測器生成算法及其中網絡安全中的應用研究(61402308)資助。1引言卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)是一種受生物視覺神經機制的啟發(fā)而設計的多層感知器。CNN由多個卷積層和次

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8 王U，

本文編號：1056786