【摘 要】
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该文基于卷积神经网络(CNNs)模型,提出一种模型融合的图像分类方法,将原图像经过图像增强和数据标准化后获得的数据作为原始数据,将原始数据取反后作为映射数据,分别使用原始
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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该文基于卷积神经网络(CNNs)模型,提出一种模型融合的图像分类方法,将原图像经过图像增强和数据标准化后获得的数据作为原始数据,将原始数据取反后作为映射数据,分别使用原始数据和映射数据训练CNNs模型,通过融合训练后的两组CNNs模型获得改进的CNNs模型。通过假设、验证、理论推导步骤证明了该方法在简单模型上的有效性,进而推广到更复杂的卷积神经网络模型。实验结果表明,改进的CNNs模型与原始CNNs模型分类精度对比,在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上分别提升了1%和3%,有效提升了模型的分类精
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