【摘 要】
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针对卷积神经网络中卷积核数量多凭经验确定的问题,提出了一种统计图像边缘信息来确定卷积核数量的方法。采用边缘检测算子对训练图像进行边缘检测,并依据卷积层的卷积核尺寸
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61372173,61671163,11871168)
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针对卷积神经网络中卷积核数量多凭经验确定的问题,提出了一种统计图像边缘信息来确定卷积核数量的方法。采用边缘检测算子对训练图像进行边缘检测,并依据卷积层的卷积核尺寸对边缘图像进行边缘块提取;统计提取到的边缘块以获得边缘特征矩阵,最后计算边缘特征矩阵各列的方差,将方差排序且归一化,选择方差较大部分边缘类型的个数作为卷积核数量。在MNIST和Chars74K数据集上的实验结果表明,该方法能依据数据集特点自适应地确定卷积核数量,构造的卷积神经网络模型大小适应于特定数据集,且能获得较高分类准确率。
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