【摘 要】
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针对传统卷积神经网络在相对较小的数据集上训练容易过拟合的问题,本文提出一个适用于水下目标识别的快速降维卷积网络模型(FRD-CMA)。该模型基于卷积核与特征图对应关系描述
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江科技大学计算机与信息工程学院,北京电子工程总院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772152,61502037);基础科研项目(JCKY2017604C010,JCKY2016206B001,JCKY2014206C002);技术基础项目(JSQB2017206C002)
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针对传统卷积神经网络在相对较小的数据集上训练容易过拟合的问题,本文提出一个适用于水下目标识别的快速降维卷积网络模型(FRD-CMA)。该模型基于卷积核与特征图对应关系描述模型在数据集上的注意力,并以此进行快速降维,从而降低模型在小数据集上应用时存在的过拟合风险。FRD-CMA模型支持水下目标辐射噪声的端到端处理,通过提取辐射噪声的声音特征并依照水听器的时序关系进行矢量化处理,可以保持模型源输入特征不被破坏。试验结果表明:相较于之前的水下目标识别任务,FRD-CMA模型识别率提高5%,且模型训练时间缩短30
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