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[学位论文] 作者：沈成恺,,
来源：北京工业大学 年份：2017
卷积神经网络是最常用的深度学习模型之一,它基于生物视觉神经元机制,有效地改善了传统模式识别算法中存在的提取特征困难问题,具有较强的特征学习能力。近几年,基于卷积神经...
[期刊论文] 作者：欧军, 李玉鑑, 沈成恺,,
来源：北京工业大学学报 年份：2019
为了解决初始化方法的不确定性以及有标签数据的不足,提出一种使用无标签数据对网络参数进行主成分初始化的方法,包括采样、主成分计算、初始化和重排卷积核4个步骤.首先,通...
[期刊论文] 作者：李玉鑑,沈成恺,杨红丽,胡海鹤,,
来源：北京工业大学学报 年份：2017
为了更好地初始化卷积神经网络,提出了一种初始化卷积核的有效方法,称为主成分洗牌方法.该方法首先对第1个卷积层的每个输入特征图的所有感受野进行采样,再对采样得到的图像...
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