基于局部调节卷积神经网络的图像识别方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于局部调节卷积神经网络的图像识别方法

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【英文篇名】	Image Recognition Method Based on Local Adjustment Convolutional Neural Network
【下载频次】	★★★★★
【作者】	吴禄慎; 常参参; 王晓辉; 陈华伟;
【英文作者】	WU Lushen; CHANG Cancan; WANG Xiaohui; CHEN Huawei; School of Mechanical and Electrical Engineering; Nanchang University;
【作者单位】	南昌大学机电工程学院;
【文献出处】	计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2018年 12期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	深度学习; 卷积神经网络; 损失函数; 局部调节; 学习率; 图像识别;
【英文关键词】	Deep Learning(DL); Convolutional Neural Network(CNN); loss function; local adjustment; learning rate; image recognition;
【摘要】	卷积神经网络在应用于图像识别时,会出现参数调节速度慢、迭代次数多以及小样本数据分类效果较差的问题。为此,提出一种局部调节卷积神经网络的方法。通过调节需求的大小,将参数对应的神经元分为关键部分和非关键部分,采用动态学习率和局部关键点修正,实现参数快速调节。在mnist、ORL、CIFAR-10和LFW上的实验结果表明,与DAP、UCNN等算法相比,该方法局部调节卷积神经网络的参数更快,在图像识别中达到识别精度需要的时间更少,而且整体识别率较高。
【英文摘要】	Convolutional neural networks have some problems of slow parameter adjustment,more iterations,and poor classification of small sample data in the image recognition. Therefore,a method of locally adjusting a Convolutional Neural Network( CNN) is proposed. By adjusting the size of the demand,the neurons corresponding to the parameters are divided into key parts and non-critical parts,and dynamic learning rate and local oritical point correction are used to achieve rapid parameter adjustment. Experimental resu...
【基金】	国家自然科学基金“汽车及飞机模具数字化快速修复与再制造技术”(51065021);国家自然科学基金“汽车模具表面缺陷的逆向建模及特征识别理论与算法”(51365037); 南昌大学研究生创新专项资金“基于机器视觉的日用瓷器分拣系统”(cx2016065)
【更新日期】	2018-12-26
【分类号】	TP391.41;TP183
【正文快照】	中文引用格式:吴禄慎,常参参,王晓辉,等.基于局部调节卷积神经网络的图像识别方法[J].计算机工程,2018,44(12):240-246.英文引用格式:WU Lushen,CHANG Cancan,WANG Xiaohui,et al. Image recognition method based on local adjustmentconvolutional neural network[J]. Comput

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