【摘 要】
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本文提出了一个框架,结合了卷积神经网络、无监督学习以及K-means聚类算法优点。在可用的标记数据较少时,将K-means算法和卷积神经网络结合形成卷积K-means算法。它可以更加高效的对数据进行测试分类,在保证收敛速度的同时还提高了分类的精度。通过对卷积神经网络和聚类分析的学习,以及对网络不断优化和调整。笔者使用卷积K-means算法来训练深层卷积网络。由于通过标记数据训练深度神经网络的任务艰
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本文提出了一个框架,结合了卷积神经网络、无监督学习以及K-means聚类算法优点。在可用的标记数据较少时,将K-means算法和卷积神经网络结合形成卷积K-means算法。它可以更加高效的对数据进行测试分类,在保证收敛速度的同时还提高了分类的精度。通过对卷积神经网络和聚类分析的学习,以及对网络不断优化和调整。笔者使用卷积K-means算法来训练深层卷积网络。由于通过标记数据训练深度神经网络的任务艰巨且繁琐,需要大量标记数据才能获得当前最新结果,可以通过使用无监督学习技术的分层功能,来减少对大量标记数据的依赖,证明了学习深层神经网络各层之间的联系对提高无监督技术的性能起着重要作用。通过实验分析发现有监督算法可以在过滤器较少的情况下更好进行数据聚类。随着过滤器数目的增加,有监督算法会失去准确率,与训练集不匹配。无监督学习算法卷积K-means算法在过滤器较少的情况下效果不好,随着过滤器数目的增加,无监督学习算法能更好的表示数据聚类,可以提高测试分类的准确性。实验结果表明卷积K-means算法在STL-10数据集中分类的准确率达到了74.1%,这一结果表明卷积K-means算法在STL-10数据集优于其他无监督学习过滤器方法。
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