【摘 要】
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聚焦模型(Attention model,AM)将计算资源集中于输入数据特定区域,相比卷积神经网络,AM具有参数少、计算量独立输入和高噪声下正确率较高等优点.相对于输入图像和识别目标,聚
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2014AA01A);国家自然科学基金(61572520)资助~~
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聚焦模型(Attention model,AM)将计算资源集中于输入数据特定区域,相比卷积神经网络,AM具有参数少、计算量独立输入和高噪声下正确率较高等优点.相对于输入图像和识别目标,聚焦区域通常较小;如果聚焦区域过小,就会导致过多的迭代次数,降低了效率,也难以在同一输入中寻找多个目标.因此本文提出多焦点聚焦模型,同时对多处并行聚焦.使用增强学习(Reinforce learning,RL)进行训练,将所有焦点的行为统一评分训练.与单焦点聚焦模型相比,训练速度和识别速度提高了25%.同时本模型具有较高的通用性.
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