【摘 要】
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卷积神经网络具有强大的图像特征学习能力,在机器学习问题中取得了突破性的进展。针对目前卷积神经网络方法中的不足之处,创新性提出了异形卷积核的概念,在不改变卷积核参数
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卷积神经网络具有强大的图像特征学习能力,在机器学习问题中取得了突破性的进展。针对目前卷积神经网络方法中的不足之处,创新性提出了异形卷积核的概念,在不改变卷积核参数数量的情况下通过改变卷积核的形状,扩大其感受野,提高网络提取图像特征的能力。通过图像移位的方法,解决了异形卷积核可行性问题。构建了一种融合异形卷积核和矩形卷积核的卷积神经网络,使得异形卷积核能够与传统卷积神经网络有效结合。实验结果表明,相较于传统的卷积神经网络,结合异形卷积核的卷积神经网络具有更高的分类精度。
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