【摘 要】
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基于Keras深度学习框架和卷积层取反操作,提出一种改进型的卷积神经网络结构,网络结构首层采用卷积层取反以增加有效特征信息的传递,有效结合Leaky ReLU激活函数传递至下一层
【机 构】
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成都信息工程大学计算机学院,国网四川省电力公司德阳供电公司
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基于Keras深度学习框架和卷积层取反操作,提出一种改进型的卷积神经网络结构,网络结构首层采用卷积层取反以增加有效特征信息的传递,有效结合Leaky ReLU激活函数传递至下一层,最后采用Softmax分类器实现图像分类。在两个公共数据集上,同传统的卷积神经网络模型做对比实验,实验结果表明,改进的卷积网络模型是有效的。
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