文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

一种基于Boosting的差分互补卷积网络: 收藏
分享
引用; 《深圳信息职业技术学院学报》2020年第6期18卷 31-36页; 作者：李超柳伟深圳信息职业技术学院广东省智能视觉工程技术研究中心广东深圳518172 深圳大学电子与信息工程学院广东深圳518060; 近年来,大部分卷积神经网络都是通过人为设计更复杂的网络结构,并添加额外的计算量和参数量来提升任务的性能。然而更复杂的网络具有以下不足:传统的卷积层依赖于重复固定的学习模式并且子滤波器之间相互独立,无法精准地提取详细的区分...; 近年来,大部分卷积神经网络都是通过人为设计更复杂的网络结构,并添加额外的计算量和参数量来提升任务的性能。然而更复杂的网络具有以下不足:传统的卷积层依赖于重复固定的学习模式并且子滤波器之间相互独立,无法精准地提取详细的区分信息;网络层数加深时会出现大量的冗余特征。提出了一种能够嵌入深度神经网络的多尺度差分互补卷积单元。该单元通过在单个分组卷积中构造分层的差分互补连接,分层级增强了内部分组的输入特征,使得卷积层中每组滤波器的学习区域各有侧重,同时显著改善了每个卷积层的多尺度表述能力,从而实现网络性能的提升。实验结果表明,基于差分互补卷积的网络结构在不引入额外的参数时具有更高的识别精度。; 来源：详细信息评论

高级检索 表达式检索

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

高级检索 表达式检索

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

限定检索结果

保存检索档案

请选择保存的检索档案：

收藏书架

请选择收藏分类：

检索条件订阅

申请转借

引用

高级检索 表达式检索

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

高级检索 表达式检索

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

限定检索结果

保存检索档案

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

收藏书架

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

检索条件订阅

申请转借

引用

高级检索表达式检索

高级检索表达式检索

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：