Supplement卷积神经网络的图像分类方法

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 12次 | 上传用户：franklee19851126

【摘要】

：

传统的卷积神经网络(CNN)通常会丢弃负值特征信息,进而影响着图像分类的效果.针对CNN更好地学习图像特征的问题,对传统的CNN模型进行改进,提出Supplement CNN模型.首先将卷积层得到的特征图取反,并同原特征图一起作用Leaky Re LU激活函数以保留图像的负值特征信息;然后传递至下一层,增加前向传播的特征信息,影响反向传播算法的权值更新,以有利于图像的分类;最后通过实验阐述了Sup

【作者】

：

王强李孝杰陈俊

【机构】

：

成都信息工程大学计算机学院

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2018年03期

【关键词】

：

深度学习卷积神经网络图像分类负值特征 deep learningconvolutional neural networkimage classificat

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年基金(61602066),四川省教育厅项目(17ZA0063),成都信息工程大学科研基金资助(KYTZ201608),四川文理学院校级项目资助(2014R001Z).

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