联合结构相似性与类信息的图像分类

作     者：熊炜 刘豪 王玥婧妍 王娟 曾春艳 张凡 XIONG Wei;LIU Hao;WANG Yuejingyan;WANG Juan;ZENG Chunyan;ZHANG Fan

作者机构：湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068 太阳能高效利用湖北省协同创新中心武汉430068 

基　　金：国家自然科学基金(No.61501178,No.61571182,No.61601177) 湖北省教育厅科学技术研究计划重点项目(No.D20161404) 太阳能高效利用湖北省协同创新中心开放基金重点项目(No.HBSKFZD2014011) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2019年第55卷第16期

页      码：179-184页

摘      要：针对卷积神经网络训练收敛速度慢的问题,提出了一种加权的联合结构相似性和类信息监督训练的方法。首先,针对小图像,设计一个能有效提取图像高级别信息的卷积神经网络。其次,建立加权的联合结构相似性和类信息损失函数训练卷积神经网络。最后,通过mnist手写数字和cifar10图像分类实验验证所设计网络的有效性。实验结果表明,所设计的网络在mnist手写数字和cifar10数据集上的图像分类错误率分别为0.33%和11%。在未进行扩增mnist数据集的前提下,所设计的网络的性能超过了该数据集上所有单网络的性能;在cifar10数据集上,所设计的网络能以较少的计算量获得较高的图像分类准确率。同时,联合结构相似性和类信息损失的监督训练能加快网络的训练速度。

主 题 词：卷积神经网络 图像分类 结构相似性 深度学习 度量学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.1805-0289

馆 藏 号：203705965...