【摘 要】
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卷积神经网络的池化策略包含极大池化和平均池化,极大池化选择池化区域中的最大值,极易出现过抑合现象;平均池化对池化区域中所有元素赋予相同权重,降低了高频分量的权重。本
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院,厦门大学福建省仿脑智能系统重点实验室
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卷积神经网络的池化策略包含极大池化和平均池化,极大池化选择池化区域中的最大值,极易出现过抑合现象;平均池化对池化区域中所有元素赋予相同权重,降低了高频分量的权重。本文提出将矩池化作为卷积神经网络的正则化策略,矩池化将几何矩概念引入到卷积神经网络的池化过程中,首先计算池化区域的中心矩,然后根据类插值法依概率随机地从中心矩的4个邻域中选择响应值。在数据集MNIST、CIFAR10、CIFAR100上的实验结果表明随着训练迭代次数的增加,矩池化的训练误差和测试误差最低,矩池化的高差别性和强鲁棒性使其获得了比极大
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