用于大规模图像识别的特深卷积网络

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xiaoxiaodeai1002

【摘要】

：

卷积网络深度对大规模图像识别的准确性有不可忽视的影响.使用具有非常小(3×3)卷积滤波器的架构,我们对深度不断增长的网络进行了全面评估.通过将深度推到16–19重量层可以实现对现有技术配置的显着改进.通过比对其他卷积滤波器架构的卷积网络,我们验证了我们提出的网络对大规模图像识别的改进效果.同时为了避免训练数据集内在的偏倚,我们还使用了其他数据集对网络进行了验证,在这些数据集中,它们可以获得最先进的

【作者】

：

李荟王梅

【机构】

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东北石油大学计算机与信息技术学院

【出处】

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计算机系统应用

【发表日期】

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2021年09期

【关键词】

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深度学习卷积网络图像识别卷积滤波器

【基金项目】

：

国家自然科学基金(51774090),黑龙江省自然科学基金(LH2019F004),东北石油大学引导基金(2020YDL-15)。

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