【摘 要】
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卷积神经网络(C N N)是一种有效的深度学习算法.针对战场复杂电磁环境重要信号频谱图像识别领域,构建了包含10种特征信号的数据集,在数据集、超参数设置相同的情况下,使用三种经典的CNN模型(AlexNet、VGGNet和ResNet)和两种学习策略(Dropout and Data Augmentation)进行实验并分析了不同模型的效果.实验结果表明,在仅有数千幅训练图像的情况下,ResNet和VGGNet的准确率均在90％以上且ResNet和VGGNet的平均精度均优于AlexNet,同时,Drop
【机 构】
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陆军工程大学 江苏 南京 210007;陆军工程大学 江苏 南京 210007
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卷积神经网络(C N N)是一种有效的深度学习算法.针对战场复杂电磁环境重要信号频谱图像识别领域,构建了包含10种特征信号的数据集,在数据集、超参数设置相同的情况下,使用三种经典的CNN模型(AlexNet、VGGNet和ResNet)和两种学习策略(Dropout and Data Augmentation)进行实验并分析了不同模型的效果.实验结果表明,在仅有数千幅训练图像的情况下,ResNet和VGGNet的准确率均在90％以上且ResNet和VGGNet的平均精度均优于AlexNet,同时,Drop
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