【摘 要】
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为满足图像分类的需要,提出一种基于稀疏自编码神经网络分类方法。在稀疏自编码网络中将一个常量引入到损失函数,将损失函数最小化,对非零单元进行过惩罚,来获得稀疏性的指标
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为满足图像分类的需要,提出一种基于稀疏自编码神经网络分类方法。在稀疏自编码网络中将一个常量引入到损失函数,将损失函数最小化,对非零单元进行过惩罚,来获得稀疏性的指标。在图像自编码过程中引入游程编码的思想,以优化稀疏自编码的冗余性,并加强图像中基层特征之间的关联性,提高图像特征提取时的运行效率。实验结果表明,训练好的网络可以更有效地对图像进行特征抽象和特征降维,逐层挖掘其深层特征,使网络达到较高的识别准确率。
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