【摘 要】
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卷积神经网络模型中全连接层的所有结点与上一层结点全相连时,由于参数过多易产生过拟合现象、层级过深易导致梯度弥散(消失)等问题.本文用ELU函数替换Re LU修正单元,解决网
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 复旦大学管理学院;
【基金项目】
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上海市自然科学基金项目(15ZR1428600)资助;上海市浦江人才项目(16PJ1407600)资助;中国博士后科学基金项目(2017M610230);国家自然科学基金重点项目(61332009)资助
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卷积神经网络模型中全连接层的所有结点与上一层结点全相连时,由于参数过多易产生过拟合现象、层级过深易导致梯度弥散(消失)等问题.本文用ELU函数替换Re LU修正单元,解决网中网(Network in Network)模型的梯度弥散问题,用全局平均值采样层代替全连接层,并增加两层残差网络结构,提出了网中网残差网络模型(NIN_ResNet)对表情图像做分类识别研究.实验表明,基于TensorFlow平台对FER-2013和CK+数据集训练得出整体正确识别率分别为89. 99%和96. 03%. NIN_Res Net模型比NIN和Res Net模型在识别率上有着显著的提高,在执行时间上优于NIN模型.
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