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针对支持向量机(SVM)用于目标分类的局限性,本文对支持向量机进行了深度扩展,把多个浅层SVMs网络堆栈形成深度SVM,简称DSVM。基于此模型的目标检测,可以设置任意数量的隐层,获得更具表征能力的深度特征作为为网络输入来执行实际预测,可以提高目标分类的精度。
基于DSVM的目标检测
【摘 要】
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针对支持向量机(SVM)用于目标分类的局限性,本文对支持向量机进行了深度扩展,把多个浅层SVMs网络堆栈形成深度SVM,简称DSVM。基于此模型的目标检测,可以设置任意数量的隐层,获得更具表征能力的深度特征作为为网络输入来执行实际预测,可以提高目标分类的精度。
【机 构】
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西藏民族大学 信息工程学院
【出 处】
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中国新通信
【发表日期】
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2018年18期
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