【摘 要】
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针对深层卷积神经网络模型的训练复杂、调参技巧和经验要求高、理论分析难等问题,提出一种训练效率高、可解释性强以及理论分析简单的图像分类算法。基于主成分分析网络(Prin
【机 构】
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矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室,中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心,中国矿业大学信息与控制工程学院,微软（中国）有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0804400)
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针对深层卷积神经网络模型的训练复杂、调参技巧和经验要求高、理论分析难等问题,提出一种训练效率高、可解释性强以及理论分析简单的图像分类算法。基于主成分分析网络(Principal Component Analysis Network,PCANet)进行特征提取,并采用宽度神经网络(Flat Neural Network,FNN)分类图像,最后通过直接计算得到模型参数。根据训练数据集自适应决定宽度神经网络节点数目,增加节点时不需要重新训练,只需要调整局部参数。实验表明,该模型能够快速训练,较其他非监督分类算法
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