本文選題：差異特征 + 對(duì)稱(chēng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2017年03期

【摘要】：隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像處理領(lǐng)域的研究與應(yīng)用,圖像分類(lèi)精度得到了大幅提升.然而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)處理過(guò)程導(dǎo)致同一網(wǎng)絡(luò)對(duì)相同的訓(xùn)練圖像,重復(fù)訓(xùn)練會(huì)提取到有差異性的特征.為了利用這種差異性,本文提出了一種對(duì)稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將兩個(gè)特征維度相同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對(duì)稱(chēng)模型的左右子網(wǎng)絡(luò),通過(guò)前向傳播得到有差異的圖像特征,并在聯(lián)合層對(duì)差異特征進(jìn)行融合.為了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò),采用差異度量函數(shù)度量左右子網(wǎng)絡(luò)的差異,用差異優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù),進(jìn)而通過(guò)反向傳播微調(diào)模型參數(shù).基于上述思想,本文將擴(kuò)展了左右子網(wǎng)絡(luò)為深度置信網(wǎng)的對(duì)稱(chēng)深度置信網(wǎng)及左右子網(wǎng)絡(luò)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)稱(chēng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在數(shù)據(jù)集MNIST和CIFAR-10上的實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明,相較于深度置信網(wǎng)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該方式集成的對(duì)稱(chēng)深度模型能取得較好的分類(lèi)性能.
[Abstract]:With the research and application of deep neural network image processing, the accuracy of image classification has been greatly improved. However, the random processing of the neural network leads to the same training image on the same network, and the repetition training will extract the characteristics of the difference. In order to use this difference, a symmetric neural network is proposed in this paper. The network model, the two characteristics of the same depth neural network as the symmetric model of the left and right sub networks, through the forward propagation of different image features, and the integration of the diversity of the characteristics of the fusion. In order to optimize the network, the difference measurement function is used to measure the difference between the right and left network, and the loss function of the network is optimized by difference. Based on the above thought, the symmetric convolution neural network of the left and right subnetworks is a symmetric depth confidence network of the deep confidence network and the left and right subnetworks are convolution neural networks. The experimental tests on the data set MNIST and CIFAR-10 show that the deep confidence network and the convolution neural network are compared. The symmetric depth model integrated in this way can achieve better classification performance.

【作者單位】： 沈陽(yáng)航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;遼寧大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61170185)資助 航空基金項(xiàng)目(2013ZC54011)資助 遼寧省博士啟動(dòng)資金項(xiàng)目(20121034)資助 遼寧省教育廳科學(xué)研究一般項(xiàng)目(L2014070)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP183

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本文編號(hào)：1880156