本文關(guān)鍵詞：不同池化模型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能研究

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【摘要】：目的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法在圖像處理領(lǐng)域正引起廣泛關(guān)注。為了進(jìn)一步提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取的準(zhǔn)確度,加快參數(shù)收斂速度,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能,通過對比不同的池化模型對學(xué)習(xí)性能的影響提出一種動態(tài)自適應(yīng)的改進(jìn)池化算法。方法構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,使用不同的池化模型對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并檢驗在不同迭代次數(shù)下的學(xué)習(xí)結(jié)果。在現(xiàn)有算法準(zhǔn)確率不高和收斂速度較慢的情況下,通過使用不同的池化模型對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,從而構(gòu)建一種新的動態(tài)自適應(yīng)池化模型,并研究在不同迭代次數(shù)下其對識別準(zhǔn)確率和收斂速度的影響。結(jié)果通過對比實驗發(fā)現(xiàn),使用動態(tài)自適應(yīng)池化算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能最優(yōu),在手寫數(shù)字集上的收斂速度最高可以提升18.55%,而模型對圖像的誤識率最多可以降低20%。結(jié)論動態(tài)自適應(yīng)池化算法不但使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對特征的提取更加精確,而且很大程度地提高了收斂速度和模型準(zhǔn)確率,從而達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能的目的。這種模型可以進(jìn)一步拓展到其他與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的深度學(xué)習(xí)算法。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61172144) 遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究一般項目(L2015216)~~
【分類號】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 第21卷/第9期/2016年9月劉萬軍,梁雪劍,曲海成/不同池化模型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能研究0引言近年來,深度學(xué)習(xí)使機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域取得了重要突破。深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是為了使機(jī)器學(xué)習(xí)的過程更加接近于人工智能[1]。深度學(xué)習(xí)技術(shù)由于對圖像特征提取的獨(dú)特優(yōu)勢而被計算機(jī)視覺

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1201966