【摘 要】
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良好的特征表达是提高模型性能的关键,然而当前在多标记学习领域,特征表达依然采用人工设计的方式,所提取的特征抽象程度不高,包含的可区分性信息不足。针对此问题,该文提出
【机 构】
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华东交通大学软件学院,中南大学交通运输工程学院,同济大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61563016,61603404,61462037,61663002);江西省教育厅科技项目(GJJ150546);江西省自然科学基金项目(2018BAB202023)
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良好的特征表达是提高模型性能的关键,然而当前在多标记学习领域,特征表达依然采用人工设计的方式,所提取的特征抽象程度不高,包含的可区分性信息不足。针对此问题,该文提出了基于卷积神经网络的多标记分类模型ML＿DCCNN,该模型利用卷积神经网络强大的特征提取能力,自动学习能刻画数据本质的特征。为了解决深度卷积神经网络预测精度高,但训练时间长的特点,ML＿DCCNN利用迁移学习方法缩减模型的训练时间,同时改进卷积神经网络的全连接层,提出双通道神经元,减少全连接层的参数量。实验表明,与传统的多标记分类算法以及已有的基于深度学习的多标记分类模型相比,ML＿DCCNN保持了较高的分类精度并有效地提高了分类效率,具有一定的理论与实际价值。
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