【摘 要】
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针对使用含较少神经元的较简单模型对特定目标进行识别和检测问题,提出了一种从卷积神经网络中寻找到对应的关键神经元,并重构神经网络,实现定制优化的方法。为了避免由个人
【机 构】
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中国民用航空总局第二研究所科研开发中心,中国民航机场建设集团公司西南分公司,电子科技大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合基金培育项目(U1633128);四川省科技计划重点研发项目(2018GZ0072)
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针对使用含较少神经元的较简单模型对特定目标进行识别和检测问题,提出了一种从卷积神经网络中寻找到对应的关键神经元,并重构神经网络,实现定制优化的方法。为了避免由个人经验引入的偏差,在模型预训练和隐藏语义学习中既不使用带有部件标注或属性标注的数据集,也不使用任何语义模型假设,仅使用对象级别的标注进行弱监督学习。进一步,通过挖掘神经元高强度激活状态与不同类别输入图像之间的关联分析与可视化分析,实现了中间层神经元的隐藏语义分析。在此基础上,通过关键神经元的组合以及对特征生成后继网络结构重组,实现了针对特定任务的模
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