【摘 要】
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智能冰箱物体识别主要涉及对水果和蔬菜的识别,冰箱中果蔬数量繁多,光照不均,环境复杂,对此提出了一种用于处理该类识别问题的卷积神经网络。网络采用Re LU作为激活函数,它比
【机 构】
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福州大学物理与信息工程学院,TCL集团工业研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2016YFB0401503);福建省科技重大专项(2014HZ0003-1);广东省科技重大专项(2016B090906001);福建省资助省属高校专项课题(JK2014002)
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智能冰箱物体识别主要涉及对水果和蔬菜的识别,冰箱中果蔬数量繁多,光照不均,环境复杂,对此提出了一种用于处理该类识别问题的卷积神经网络。网络采用Re LU作为激活函数,它比传统的Sigmoid函数具有更强的稀疏能力和更大的梯度值,能够极大地加速网络收敛。隐含层中引入随机Dropout,使得某些节点不工作,减少节点间的“共同适应”,降低网络对某一局部特征的过拟合,可减少网络计算复杂度并有效提升识别率。网络采用带动量项的基于梯度下降的反向传播算法,避免网络陷入局部极小值,提高识别率。最后通过用Supermark
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