基于衰减因子的双通道神经网络图像分类算法

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摘要：为解决深度卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)难以训练的问题,提出一种快速、高效的双通道神经网络(dual-channel neural networks, DCNN),该神经网络由直通通道和卷积通道两种通道构成,直通通道负责保障深度网络的畅通性,卷积通道负责深度网络的学习.考虑到深层网络在训练时容易出现性能不稳定的问题,在卷积通道上引入卷积衰减因子,对其响应数据进行约束.设计一种"双池化层"对同一特征图进行降采样,不仅可以防止训练过拟合,还能保证各通道的维度一致性.在3个图像数据集CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST上的实验结果表明,无论是神经网络的可训练深度、稳定性和分类精度,DCNN都明显优于现有的深度卷积神经网络.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/xtgcydzjs201706030

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关键词：神经网络 分类算法 神经网 网络图 wanfangdata 图像分类 深度学习 卷积神经网络 双通道神经网络 卷积衰减因子