【摘 要】
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卷积网络深度对大规模图像识别的准确性有不可忽视的影响.使用具有非常小(3×3)卷积滤波器的架构,我们对深度不断增长的网络进行了全面评估.通过将深度推到16–19重量层可以实现对现有技术配置的显着改进.通过比对其他卷积滤波器架构的卷积网络,我们验证了我们提出的网络对大规模图像识别的改进效果.同时为了避免训练数据集内在的偏倚,我们还使用了其他数据集对网络进行了验证,在这些数据集中,它们可以获得最先进的
【基金项目】
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国家自然科学基金(51774090),黑龙江省自然科学基金(LH2019F004),东北石油大学引导基金(2020YDL-15)。
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卷积网络深度对大规模图像识别的准确性有不可忽视的影响.使用具有非常小(3×3)卷积滤波器的架构,我们对深度不断增长的网络进行了全面评估.通过将深度推到16–19重量层可以实现对现有技术配置的显着改进.通过比对其他卷积滤波器架构的卷积网络,我们验证了我们提出的网络对大规模图像识别的改进效果.同时为了避免训练数据集内在的偏倚,我们还使用了其他数据集对网络进行了验证,在这些数据集中,它们可以获得最先进的结果.
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