【摘 要】
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针对自然图像分类算法的精度低以及网络训练耗时过长的实际问题,提出了一种结合卷积自动编码器(Convolutional Auto-Encoders,CAE)的改进堆叠自动编码器(Stacked Auto-encode
【机 构】
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河海大学物联网工程学院,常州市传感网与环境感知重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41306089);江苏省产学研前瞻性研究项目(BY2014041);常州市科技支撑项目(CE20145038)
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针对自然图像分类算法的精度低以及网络训练耗时过长的实际问题,提出了一种结合卷积自动编码器(Convolutional Auto-Encoders,CAE)的改进堆叠自动编码器(Stacked Auto-encoders,SAE)网络。研究了CAE学习局部特征的能力,并将其作为整个SAE网络的第一层。在提取初步特征的同时降低输入的维度,解决了网络参数过多,训练过程慢的问题。同时对改进的SAE网络进行微调,缩减训练时间,并提取更有利于分类的图像高层特征。实验结果表明,改进SAE网络对于自然图像的分类具有更好的普适性,可以有效地提高分类准确度,并加快网络训练速度。
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