本文關(guān)鍵詞：基于多分類器協(xié)同學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法

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【摘要】：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一類重要的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然而其訓(xùn)練過程需要大量的已標(biāo)記樣本,從而限制了其實(shí)際應(yīng)用。針對這一問題,分析了CNN分類器的協(xié)同學(xué)習(xí)過程,給出了基于迭代進(jìn)化的分類器協(xié)同訓(xùn)練算法CAMC。該算法結(jié)合了CNN和多分類器協(xié)同訓(xùn)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(chǎn)生不同的CNN分類器;然后利用少量的已標(biāo)記樣本和大量的未標(biāo)記樣本對多個(gè)分類器進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練,以持續(xù)提高分類性能。在人臉表情標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對于傳統(tǒng)的表情特征識(shí)別法LBP和Gabor,CAMC能夠在分類過程中利用未標(biāo)記樣本持續(xù)實(shí)現(xiàn)性能提升,從而具有更高的分類準(zhǔn)確率。
【作者單位】： 四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;長虹技術(shù)中心基礎(chǔ)技術(shù)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)器學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 協(xié)同訓(xùn)練 圖像識(shí)別 多分類器
【基金】：國家自然科學(xué)基金:基于云的人工免疫檢測器生成算法及其中網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用研究(61402308)資助
【分類號(hào)】：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(xué)基金:基于云的人工免疫檢測器生成算法及其中網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用研究(61402308)資助。1引言卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種受生物視覺神經(jīng)機(jī)制的啟發(fā)而設(shè)計(jì)的多層感知器。CNN由多個(gè)卷積層和次

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【相似文獻(xiàn)】

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8 王U，

本文編號(hào)：1056786