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J-GLOBAL ID:201702279648884899   整理番号:17A0355704

深-101画像分類における深畳畳込みニューラルネットワークの関連研究【JST・京大機械翻訳】

RESEARCH ON DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR CALTECH-101 IMAGE CLASSIFICATION
著者 (2件):
資料名:
巻: 33  号: 12  ページ: 165-168  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2940A  ISSN: 1000-386X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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現在、国内では、予備訓練と微調整が畳込み神経回路網の性能に与える影響を評価する研究は少ない。これに基づき,CAFFEフレームワークにおけるCAFFENETネットワーク構造を提案し,畳込みニューラルネットワークを画像物体認識に適用した。計算プロセスをより直感的に分析するために,畳込みネットワークにおける部分的隠れ層特性を可視化して,カリフォルニア-101データセットにおいて,初期値と初期トレーニングモデルの初期化条件の下での畳込みの分類効果を分析した。画像分類に及ぼすグローバル微調整モードと局所微調整モードの影響を研究した。結果は,初期訓練モデルの初期化が,収束速度と認識精度を大いに改善することができ,大域的微調整パターンが,新しいサンプルデータをよく適合させることができ,認識精度を改善することを示した。95.24-101データセットにおいて,95.24の平均認識率を得て,画像認識プロセスをより効果的に最適化した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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