【摘 要】
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针对带标签训练样本不足,典型卷积神经网络卷积核由经验设置,网络结构固定不变难以后期再学习的问题,基于稀疏自编码器(sparse autoencoder,SAE)和卷积神经网络(convolutiona
【机 构】
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重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室
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针对带标签训练样本不足,典型卷积神经网络卷积核由经验设置,网络结构固定不变难以后期再学习的问题,基于稀疏自编码器(sparse autoencoder,SAE)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出新的CNN模型。该模型将部分原始样本输入SAE模型进行训练以得到低维特征表示,并将该低维特征表示作为CNN的卷积核的初始值,不仅可以很好地克服带标签训练数据样本不足的问题,还可以提取有效特征以加速网络收敛;并且在典型CNN结构基础上增加一条网络支路,先使用所有训
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