【摘 要】
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针对VGG-16卷积神经网络识别丁腈橡胶片材时,出现了过拟合、参数量大、准确率较低的问题,提出在缩减原网络深度基础上改进的VGG-16卷积神经网络识别算法。通过嵌入多分辨率分组卷积、混合池化取代最大池化、增加自适配归一化(switchable normalization, SN)的方法,优化了网络结构。实验结果表明:该方法训练时未出现过拟合,参数量约下降至VGG-16的0.098%,相对仅缩减深度
【基金项目】
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陕西省科技厅青年科学基金项目(2019JQ-255),西安市科技局高校人才服务企业项目(2019217114GXRC007CG008-GXYD7.2,2019217114GXRC007CG008-GXYD7.8),国家级大学生创新创业训练计划项目(S202010709003)。
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针对VGG-16卷积神经网络识别丁腈橡胶片材时,出现了过拟合、参数量大、准确率较低的问题,提出在缩减原网络深度基础上改进的VGG-16卷积神经网络识别算法。通过嵌入多分辨率分组卷积、混合池化取代最大池化、增加自适配归一化(switchable normalization, SN)的方法,优化了网络结构。实验结果表明:该方法训练时未出现过拟合,参数量约下降至VGG-16的0.098%,相对仅缩减深度的VGG-16网络,识别准确率提高了7.17%,算法可应用于某些固体火箭发动机内绝热层材料的识别。
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