【摘 要】
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为了能在不增加卷积神经网络(CNN)的层数的情况下,提高网络的识别准确度,通过对网络结构进行优化,论文提出了利用两个不同的卷积神经网络通道对特征进行提取,以及将RELU激活
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为了能在不增加卷积神经网络(CNN)的层数的情况下,提高网络的识别准确度,通过对网络结构进行优化,论文提出了利用两个不同的卷积神经网络通道对特征进行提取,以及将RELU激活函数更换为Swish激活函数的方法,以提高网络对特征的提取能力,提高识别能力。通过在Thomas Moeslund手势数据集上实验,实验结果表明论文提出的结构与经典的卷积神经网络和其他传统的方法相比,识别率取得了较大的提升,说明该结构具有良好的特征提取能力和泛化的能力。
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