10.3969/j.issn.2095-2163.2021.03.014
基于密集卷积神经网络的全卷积池化算法
目前用于图像识别的大多数卷积神经网络(CNN)都使用相同的原理构建,即:卷积层、池化层、全连接层.文中使用密集卷积神经网络重新评估了用于图像识别的所有组件,并对池化层不存在的必要性提出了质疑.经过实验,分析发现池化层可以由步幅增加的卷积层代替,却不会降低图像识别的准确率.研究中则在DenseNets上训练提出的由卷积层替代池化层的方法,组成新的卷积神经网络体系结构,并在多个图像分类的数据集(CIFAR-10,SVHN)上产生了先进的性能.本文提出了基于密集卷积神经网络(DenseNets)的全卷积池化算法,提高了图像分类的准确率.最后,在多个经典数据集上进行比较,实验结果验证了全卷积池化算法的高效性.
全卷积、池化算法、DenseNets
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2021-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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