【摘 要】
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针对双线性卷积神经网络(B-CNN)在细粒度图像分类中因参数过多、复杂度过高而导致的过拟合问题,提出稀疏化B-CNN。首先对B-CNN的每个特征通道引入比例因子,在训练中采用正则
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海康复器械工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61673276,61703277)资助~~
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针对双线性卷积神经网络(B-CNN)在细粒度图像分类中因参数过多、复杂度过高而导致的过拟合问题,提出稀疏化B-CNN。首先对B-CNN的每个特征通道引入比例因子,在训练中采用正则化方法对其稀疏。然后利用比例因子的大小判别特征通道的重要性。最后将不重要特征通道按一定比例裁剪,消除网络过拟合,提高关键特征的显著性。稀疏化B-CNN属于弱监督学习,可实现端到端训练。在FGVC-aircraft、Stanforddogs、Stanfordcars这3个细粒度图像数据集上的实验表明,稀疏化B-CNN的准确率高于B-
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