基于SqueezeNet和FractalNet混合模型的图像分类研究

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【摘要】

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针对传统卷积神经网络(如Lenet5)在图像的多分类任务中识别率不高、较新的卷积神经网络(如VGG16)在图像的多分类任务中待优化的参数达到千万级别的问题。采用将SqueezeNet 神

【作者】

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王子牛王许高建瓴陈娅先吴建华

【机构】

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贵州大学,贵州大学大数据与信息工程学院

【出处】

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软件

【发表日期】

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2019年10期

【关键词】

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SqueezeNet FractalNet DenseNet 图像分类混合模型卷积神经网络

【基金项目】

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云环境中半监督聚类算法的并行化研究、贵州省科技厅基金项目、黔科合[2015]2045号

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针对传统卷积神经网络(如Lenet5)在图像的多分类任务中识别率不高、较新的卷积神经网络(如VGG16)在图像的多分类任务中待优化的参数达到千万级别的问题。采用将SqueezeNet 神经网络与FractalNet 神经网络相结合的方法。本文使用SqueezeNet 神经网络中的Fire Module 来减少模型的参数、FractalNet 神经网络的基本架构来保证神经网络模型的准确度。结果显示:在其它超参数基本相同的前提下,迭代40 代时,DenseNet 模型的测试集准确度为79.92%,而混合模型的

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