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设计卷积升级网络结构,引入PSO算法减小了误差的反向传播,避免了滞后误差与图像的过拟合,提高了收敛速度。将该方法应用到数据集HCL2000和MNIST上,并进行了与WCNN、MLP-CNN、SVM-ELM的实验对比,证明了改进算法的正确性。
基于PSO算法与Dropout的改进CNN算法
【摘 要】
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设计卷积升级网络结构,引入PSO算法减小了误差的反向传播,避免了滞后误差与图像的过拟合,提高了收敛速度。将该方法应用到数据集HCL2000和MNIST上,并进行了与WCNN、MLP-CNN、
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报
【发表日期】
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2019年1期
【基金项目】
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吉林省科技厅科技发展计划基金资助项目(20160203010GX)
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